机器学习中的装袋（引导聚合）：减少方差并提高泛化能力

Bagging（Bootstrap Aggregating）是机器学习中用于减少模型方差并提高其泛化能力的技术。它涉及创建同一模型的多个实例，每个实例都有不同的训练数据子集，然后组合它们的预测来做出最终预测。它的工作原理如下：

1。引导抽样：通过替换选择训练数据的随机子集（即，某些样本可能会被多次选择）。这将创建一个新数据集，它是原始数据集的随机表示。
2。模型训练：模型的每个实例都在引导样本上进行训练。
3。预测：模型的每个实例对测试数据进行预测。
4。组合预测：使用平均或投票等技术组合模型所有实例的预测，以做出最终预测。bagging 背后的想法是，训练数据选择的随机性以及所使用的不同特征子集的随机性模型的每个实例都会减少模型的方差并提高其泛化到新数据的能力。通过结合多个模型的预测，bagging 还可以帮助减少过度拟合，提高模型的鲁棒性。bagging 常用于决策树、随机森林和其他集成学习方法。当数据集中有很多特征并且特征与目标变量之间的关系很复杂时，它特别有用。