bagging和boosting对偏差和方差的影响

Bagging 和 Boosting 都是用来降低模型的方差（减少过拟合）的技术。

Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种基于自助采样法的集成学习技术，通过多次采样得到多个训练数据集，然后基于这些训练集分别训练出多个基础模型，最后将这些模型的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。Bagging 可以降低模型的方差，但对于偏差不会产生很大的影响。

Boosting 是一种基于加权的集成学习技术，通过多次迭代来逐步提高模型的准确率。在每次迭代中，Boosting 会根据上一轮迭代的结果调整样本的权重，使得之前被错误分类的样本得到更多的关注。这样，每次迭代都会产生一个新的基础模型，并将其加入到已有的模型中，最终得到的模型是多个基础模型的加权组合。Boosting 可以降低模型的偏差，但对于方差不会产生很大的影响。

因此，Bagging 和 Boosting 的影响是不同的。Bagging 可以降低模型的方差，而 Boosting 可以降低模型的偏差。在实际应用中，我们可以根据具体的问题选择合适的技术来降低模型的方差或偏差。