Bagging意思

"Bagging"在機器學習中是一個術語，它是「bootstrap aggregation」的縮寫，是一種集成學習的策略。在這種方法中，多個學習器（比如決策樹）被並行地訓練，每個學習器使用的是通過bootstrap方法從原始數據集中抽樣得到的數據子集。這些學習器被獨立地訓練，然後它們的預測結果被聚合起來，以產生最終的預測。

Bagging的主要優點是可以減少模型的方差，因為通過使用不同的數據子集進行訓練，可以減少單個學習器過擬合的風險。此外，Bagging還可以提高模型的穩定性，因為它通過聚合多個模型的預測結果來產生最終的預測。

Bagging最著名的套用之一是隨機森林（Random Forest）算法，它結合了bagging和隨機特徵選擇的概念。在隨機森林中，每個決策樹都是通過bagging方法生成的，並且每個決策樹在分裂節點時只考慮隨機選擇的一部分特徵。這種方法的優點是可以處理高維數據，並且可以很好地處理特徵之間的相關性。