XGBoost算法有bagging原理嘛
时间: 2024-03-17 15:24:16 浏览: 85
XGBoost算法中不涉及bagging原理。
Bagging是Bootstrap Aggregating的缩写,是一种集成学习方法,通常用于降低模型方差和提高模型泛化能力。Bagging通过随机抽样数据集中的若干个子集,训练出若干个不同的模型,然后将这些模型的预测结果进行平均或投票等方式进行结合。
而XGBoost算法是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的算法,它通过优化损失函数来逐步提高模型的准确性,不涉及随机抽样数据集的过程。
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