集成学习：Bagging与Boosting的区别与联系

本文主要探讨了集成学习中的两种重要策略——Bagging和Boosting，以及它们与AdaBoost的关系。集成学习是一种通过结合多个弱学习器来构建一个强学习器的方法，其起源可以从神经科学、数学、计算技术和统计理论等多个角度进行理解。 集成学习源于多种理论背景，包括神经科学中Hebb的神经细胞工作方式理论，数学上的非线性问题分段化处理，以及统计理论中的PAC（ Probably Approximately Correct）学习理论。其中，Schapire的关键定理证明了弱学习器可以通过集成成为强学习器，为集成学习提供了理论基础。 Bagging（Bootstrap Aggregating）和Boosting是集成学习的两种代表方法。Bagging通过随机抽样的方式生成不同的训练集，各个模型独立训练，预测时通常采用多数表决策略，无权重分配，且可以并行计算，这有助于减少过拟合并提高模型稳定性。而Boosting则不同，它不是简单地随机抽取样本，而是根据前一轮学习的结果动态调整样本权重，使得难分类的样本在后续轮次中被更多地考虑，各模型之间存在依赖关系，必须顺序生成。每个弱学习器在集成中的权重会根据其性能进行调整，因此Boosting更注重提升模型的准确性。 AdaBoost是Boosting的一种具体实现，它通过对错误分类样本赋予更高权重，逐步强化那些能较好区分样本的学习器。通过迭代过程，AdaBoost可以自动找出数据中的重要特征和模式，从而形成一个强分类器。 集成学习的研究旨在提高模型的泛化能力，因为泛化能力是衡量学习系统能否有效处理新数据的关键指标。通过组合多个分类器，集成学习能够利用多样性减少过拟合，增强整体性能，尤其适用于复杂或高噪声数据集。集成方法不仅限于Bagging和Boosting，还包括其他策略，如随机森林、Stacking等，它们在实际应用中都展现出了显著的性能优势。