bootstrap aggregating
时间: 2023-04-28 14:04:45 浏览: 193
Bootstrap aggregating(简称bagging)是一种集成学习方法,通过对训练数据进行有放回的随机采样,生成多个子集,然后在每个子集上训练一个基本模型,最后将这些基本模型的预测结果进行平均或投票,得到最终的预测结果。这种方法可以降低模型的方差,提高模型的泛化能力。
相关问题
随机森林如何体现随机
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,它是通过在训练过程中引入随机性,来减小模型的方差,提高模型的泛化能力。其体现随机性的方式主要有以下两点:
1. 随机选择样本
在随机森林中,每个决策树都是通过从训练集中随机采样出一部分样本进行训练得到的。这个过程可以通过袋装法(bootstrap aggregating)来实现,即从原始数据集中有放回地抽取若干个样本,形成新的采样数据集。由于每次采样的样本都不同,因此每个决策树学习到的都是略微不同的模型。
2. 随机选择特征
在决策树学习的过程中,我们通常会考虑从所有特征中选择最优特征进行划分。然而在随机森林中,我们只考虑从所有特征的一个随机子集中选择最优特征进行划分。这种做法可以减小模型的相关性,增加模型的多样性,从而进一步提高模型的泛化能力。
bagging,boosting和随机森林
bagging、boosting 和随机森林都是集成学习中的常见算法。
Bagging(Bootstrap Aggregating)是一种并行式集成学习算法,它将训练集通过自助采样(bootstrap sampling)方式分成若干个子集,每个子集上训练出一个基学习器,最后通过投票等方式将这些基学习器的结果进行集成,从而得到最终结果。其中最著名的算法是随机森林,它是一种基于决策树的集成学习算法。
Boosting 是一种串行式集成学习算法,它通过训练若干个基学习器,每个基学习器都关注前一次迭代中错误分类的样本,通过加大这些错误分类样本的权重,来训练下一个基学习器。其中最著名的算法是Adaboost。
随机森林是基于决策树的集成学习算法,它通过对训练数据进行bootstrapping采样和对特征的随机采样,来训练出多个决策树,并通过投票的方式来确定最终结果。相对于单棵决策树,随机森林具有更好的泛化性能和鲁棒性。