Bagging和Boosting的概念与区别
随机森林属于集成学习(ensemble learning)中的bagging算法，在集成算法中主要分为bagging算法与boosting算法， Bagging算法(套袋发) bagging的算法过程如下： 从原始样本集中使用Bootstraping 方法随机抽取n ...
原文：bagging和boosting的区别
bagging是从样本集中抽样出子训练集，训练处多个基模型，然后通过投票表决决定最重的越策结果 而boost是每一轮都是用的是同一个数据集，但是样本的权重不同，训练多个基分类器，最终将多个基分类器组合场强分类器。 bagging是又放回的抽样，而boosting使用的是同一个样本集，只是样本的权重不同。 bagging各个基模型可以并行生成，而boosting各个预测模型只能顺序生成。 ...
2019-07-21 17:29 0 447 推荐指数：
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