Bagging
Bagging
Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，通过构建多个弱学习器，每个学习器使用不同的采样数据集，然后将它们的预测结果进行平均或投票来改善整体模型的泛化性能。这种方法的主要思想是通过对训练数据集的有放回随机采样来生成多个不同的训练子集，然后在每个子集上训练弱学习器 ......
R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22448 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于分析心脏病患者的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天，我们将看下bagging 技术里面的启发式算法。 通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有 ......
集成学习：Bagging & Boosting
核心思想 将多个弱分类器组装成一个强分类器 。 前置知识 Bias & Variance 定义： $ bias=\bar{f}(x) -y $，为模型的期望预测与真实值之间的差异。 $ variance=\mathbb{E}_{\mathcal{D} }[(f(x;\mathcal{D})-\bar ......