bagging和boosting的区别

Bagging 和 Boosting 都是常用的集成学习方法，它们的主要区别在于样本的选择方式和模型的构建过程。Bagging 方法使用自助采样技术从原始数据集中随机选择一定数量的样本，通过构建多个独立的模型来对数据进行训练和预测，最后综合多个模型的结果得出最终预测结果。Boosting 方法则是在每次迭代中，根据前一轮的分类误差来加权调整样本的权重，使得被错误分类的样本在后续的训练中被更加关注，从而构建出更加准确的模型。因此，Boosting 方法更加注重提升模型的准确性，而 Bagging 方法则更注重降低模型的方差，减少过拟合的风险。