集成学习里,bagging和boosting有什么不同
时间: 2023-06-08 11:04:01 浏览: 155
集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现
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。
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