bagging使用svm和决策树

Bagging是一种集成学习方法，它可以用来提高模型的准确性和泛化能力。Bagging通过在随机子样本上训练多个模型，然后将它们的预测结果取平均值来减少模型方差。

对于使用SVM的Bagging，我们可以在每个子样本上训练一个SVM，然后将它们的预测结果取平均值。由于SVM的训练过程比较耗时，因此我们可以使用并行计算来加速训练过程。

对于使用决策树的Bagging，我们可以在每个子样本上训练一个决策树，然后将它们的预测结果取平均值。由于决策树的训练过程比较快，因此我们可以使用串行计算来训练模型。

总的来说，Bagging可以用来提高SVM和决策树等模型的准确性和泛化能力。