R语言Bagging多分类

R语言中的Bagging可以用于多分类问题。它可以应用于逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）等算法来分析心脏病患者数据。Bagging的主要思想是通过生成多个基本分类器，每个分类器都在不同的数据样本上训练，并通过投票或取平均的方式来进行最终的分类决策。这样可以提高分类模型的准确性和稳定性。