【python 机器学习】bagging和随机森林

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Bagging和随机森林

在机器学习中，Bagging（Bootstrap Aggregating）和随机森林（Random Forest）是两种非常常见且有效的集成学习方法。它们都通过组合多个模型来提高预测的准确性，减少过拟合的风险。今天，我们将分别介绍这两者的概念、原理以及它们之间的关系。

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1. Bagging的通俗解释

假设你要参加一个考试，题目比较难，如果你一个人答题可能有很多错误，但是如果你找几个朋友来一起答，每个人做出不同的选择，最后大家通过讨论汇总出最正确的答案，最终的结果会更准确。

在机器学习中，Bagging也是类似的做法。我们通过对训练数据进行有放回的抽样，生成多个数据子集，训练多个模型，然后对这些模型的结果进行投票（分类问题）或平均（回归问题），从而得到最终的预测结果。

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2. Bagging的学术概念

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