集成学习里，bagging和boosting有什么不同

Bagging和Boosting都是集成学习中的技术，用于提高机器学习模型的准确性和性能。它们的主要区别在于训练模型的方式和目的。

Bagging（Bootstrap Aggregating）是通过对不同数据集的有放回抽样，构建多个相互独立的基本模型，再使用集成方法将这些模型进行结合，从而提高模型的准确性。Bagging通常用于降低模型的方差，适用于高方差的模型，如决策树等。

Boosting是指训练一系列的弱模型，并逐步将它们组合成一个高准确性的强模型。Boosting中的每个模型都将依次构建，每个新模型都会重点关注前一模型识别错误的样本，并根据它们的误差关注下一个模型的构建过程，直到达到预期的准确度为止。Boosting通过减小偏差，适用于高偏差的模型，如神经网络等。

总结来说，Bagging是并行构建多个相互独立的基本模型，而Boosting是序列化构建一系列的弱模型，并将它们组合成一个高准确性的强模型。

相关问题

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。

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。