集成学习bagging和boosting

Bagging和Boosting算法都是集成学习（Ensemble Learning）中常用的方法。

Bagging算法是基于Bootstrap采样技术的一种集成学习方法，它通过对原始数据集进行有放回的随机采样，生成多个子数据集，然后在每个子数据集上训练一个基学习器，最终将所有基学习器的结果进行投票或平均得到最终结果。Bagging算法可以有效地降低模型的方差，提高模型的泛化能力。

Boosting算法是一种迭代的集成学习方法，它通过训练一系列的基学习器，每个基学习器都是在前一个基学习器的误差上进行训练，最终将所有基学习器的结果进行加权得到最终结果。Boosting算法可以有效地降低模型的偏差，提高模型的准确率。

总的来说，Bagging算法适用于高方差的模型，而Boosting算法适用于高偏差的模型。