集成学习是一种机器学习方法，它通过结合多个弱学习器来构建一个强大的模型，从而提高预测的准确性和稳定性。在本文中，我们将介绍两种常见的集成学习算法：Bagging（自举聚合）和Boosting（提升法），并使用Python来实现它们。 什么是Bagging和Boosting？ Bagging（自举聚合）：Bagging是一种并行式的集成学习方法，它通…

在机器学习领域，集成方法是一种强大的技术，它通过结合多个基本模型的预测结果来提高整体模型的性能和稳定性。Bagging（Bootstrap Aggregating）是集成方法中的一种重要技术，本文将深入探讨Bagging的原理、实现方式以及在Python中的应用。 什么是Bagging？ Bagging是一种基于自助采样（Bootstrap Sam…