装袋算法

Bagging算法 (英语:Bootstrap aggregating,引导聚集算法),又称装袋算法,是机器学习领域的一种团体学习算法。最初由Leo Breiman于1994年提出。Bagging算法可与其他分类、回归算法结合,提高其准确率、稳定性的同时,通过降低结果的方差,避免过拟合的发生。 给定一个大小为n的训练集 D,Bagging算法从中均匀、有放回地(即使用自助抽样法)选出m个大小为 n'的子集 D_{i},作为新的训练集。在这 m个训练集上使用分类、回归等算法,则可得到 m个模型,再通过取平均值、取多数票等方法,即可得到Bagging的结果。

简介
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