BAGGING

Bagging算法的核心概念
Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，旨在通过减少模型方差来提高预测性能。其核心思想是对原始数据集进行多次有放回的随机采样（即Bootstrap），从而生成多个子数据集[^3]。基于这些子数据集分别训练独立的基础模型（通常是决策树）。最后通过对基础模型的结果取平均值（回归问题）或投票表决（分类问题）得到最终预测。
随机抽样的重要性
如果不采用随机抽样技术，则每次构建的数据集相同，导致所有基础模型高度相似甚至完全一致，这违背了Bagging的目的——降低个体模型间的相关性并提升整体泛化能力。
实现过程中的关键技术点
在实际应用中，可以通过caret包中的trainControl()函数设置交叉验证方式以及重复次数等参数[^2]。下面是一个简单的GBM（Gradient Boosting Machine）建模例子展示如何利用Bagging的思想：
library(caret)

set.seed(123)
fitcontrol <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=1, verboseIter = FALSE)
gbmfit <- train(CHURN_FLAG ~ ., data=balancedData, method="gbm", trControl=fitcontrol, verbose=FALSE)
print(gbmfit)
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上述代码片段展示了如何定义适合于Bagging框架下的控制参数，并调用具体的机器学习算法完成训练任务。
背后的理论支持
Bagging可以被看作是从初始分布产生一系列简单ML模型分布的过程[^4]。这种多样性有助于改善单一模型可能存在的过拟合现象，进而获得更稳健的表现效果。