Bagging
- 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping（有放回）的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（我们这里假设k个训练集之间是相互独立的，事实上不是完全独立）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Boo
阅读背景：
bagging，random forest，boosting（adaboost、GBDT），XGBoost小结
来源：互联网
分享到：
