简述集成学习中bagging策略和boosting策略的区别。

集成学习是将多个弱分类器集成成一个强分类器的方法，其中bagging和boosting是两种常见的集成学习策略。

Bagging（Bootstrap Aggregating）策略是通过自助采样，即从原始数据集中有放回地随机采样得到多个新数据集，然后在每个新数据集上训练一个弱分类器，最后将这些弱分类器的结果进行平均或投票来得到最终的分类结果。Bagging的优点是可以减少过拟合，提高模型的稳定性和准确度。

Boosting策略是通过迭代地训练多个弱分类器，每次训练都会调整数据集样本的权重，将上一次分类错误的样本权重增加，分类正确的样本权重减小，然后将这些弱分类器进行加权结合，得到最终的分类结果。Boosting的优点是可以提高模型的准确度，但可能会增加模型的方差，导致过拟合。

因此，Bagging和Boosting有以下区别：

1. 数据集采样方式不同：Bagging采用自助采样，Boosting采用加权采样。

2. 弱分类器集成方式不同：Bagging采用平均或投票，Boosting采用加权结合。

3. 模型性能不同：Bagging主要减少过拟合，提高稳定性和准确度，Boosting主要提高准确度。