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bagging集成與boosting集成的區(qū)別是什么？

更新時間:2021-04-30 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

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bagging集成與boosting集成的區(qū)別


區(qū)別一:數據方面

Bagging：對數據進行采樣訓練;

Boosting：根據前一輪學習結果調整數據的重要性。


區(qū)別二:投票方面

Bagging：所有學習器平權投票;

Boosting：對學習器進行加權投票。


區(qū)別三:學習順序

Bagging的學習是并行的，每個學習器沒有依賴關系;

Boosting學習是串行，學習有先后順序。


區(qū)別四:主要作用

Bagging主要用于提高泛化性能(解決過擬合，也可以說降低方差)

Boosting主要用于提高訓練精度 (解決欠擬合，也可以說降低偏差)

boosting實現過程10


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