bagging和boosting的区别

Bagging（bootstrap aggregating）和Boosting都是集成学习（ensemble learning）的方法，用于提高模型的预测能力。它们的主要区别在于：

1. 采样方式不同：

Bagging：采用自助采样（bootstrap）的方法，即从原始数据集中随机有放回地抽取样本，形成多个子样本集，每个子样本集的大小与原始数据集相同。

Boosting：采用加权重抽样的方法，每次从原始数据集中选择一部分样本，但每个样本的选取概率不同，被选中的样本会被赋予较高的权重。

2. 模型训练方式不同：

Bagging：每个子样本集使用相同的学习算法（如决策树），独立地训练出一个模型，再将多个模型的结果进行平均或投票。

Boosting：采用迭代的方法，每次训练一个弱学习器（如决策树），并根据前一轮的结果对样本权重进行调整，使得前一轮中分类错误的样本在下一轮得到更多的关注，直到达到一定的停止条件。

3. 对于分类错误的样本的处理方式不同：

Bagging：每个子模型对样本的预测结果权重相等，最终的预测结果是多个子模型的平均或投票。

Boosting：每个子模型对样本的预测结果有不同的权重，分类错误的样本会被赋予更高的权重，下一轮的模型会更多地关注这些样本，直到它们被正确分类。

总之，Bagging和Boosting都是用于提高模型的预测能力的集成学习方法，但它们的采样方式、模型训练方式和样本处理方式都有所不同。