套袋基层模型

Question

如果套袋比一般所说的集合模型的基础学习者应该有高偏倚和低方差(这应该是不屈不挠的)错误的话，那么套袋可以减少过度拟合？

Answer 1

套袋，也称为自举聚合，通过考虑弱学习者的集合来减少过度拟合。这并不意味着该模型适合。弱分类器或回归器(通常是回归树)是方差小且精度略高于随机(例如52%)的模型。低方差确实意味着弱分类器具有较高的偏差。但是，当你结合多个输出，从几个弱分类器，准确性得到提高。

在引导过程中，弱分类器的保留发生在从较大数据集中随机选择的不同数据点集合上。

但是有一种叫做增强的技术，在训练其他弱分类器时，考虑到了一个弱分类器的错误分类。这将大大提高精度。