bagging xgboost
时间: 2023-09-30 07:13:17 浏览: 51
Bagging和Xgboost是两种不同的算法框架。Bagging是一种集成学习方法,通过对训练集进行有放回的随机抽样,构建多个基分类器,最后通过投票或平均的方式进行集成。而Xgboost是一种梯度提升树算法,它通过迭代的方式训练多个弱分类器,并通过梯度下降的方法不断优化模型的预测效果。
在Bagging中,决策树是其中一种常用的基分类器。通过将Bagging和决策树结合,可以得到随机森林算法。随机森林通过对训练集进行有放回的随机抽样,并在每个子集上构建决策树,最后通过投票的方式进行集成。
而在Xgboost中,决策树也是其中一种常用的基分类器。通过将Xgboost和决策树结合,可以得到Xgboost算法。Xgboost通过迭代的方式训练多个决策树,并通过梯度下降的方法不断优化模型的预测效果。
所以,Bagging和Xgboost都是通过结合决策树来提升模型的预测能力,但它们的算法框架和思想有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】一文详解GBDT、Xgboost、Boosting与Bagging之间的区别](https://blog.csdn.net/NIeson2012/article/details/105151389)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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