当max_sample=1.0用于打包集成学习时，拥有bootstrap=True有什么意义吗？

Question

在打包集成技术中，如果我使用n_estimator=500，max_sample=1.0和bootstrap=True，那么它不是等同于n_estimator=500和bootstrap=False吗，因为在这两种情况下，只有一个500个训练实例的样本将被提供给我们的预测器？假设训练instances=500的数量。

Answer 1

不，它不是等价的。

当您指定bootstrap=False时，您基本上是说每个弱估计器都应该使用训练集中的每个数据点进行一次训练。

指定bootstrap=True时，将使用替换进行绘制，这意味着某些数据点可能会多次使用，而其他数据点则不会。max_samples只是一种方法，用于确定您可以从哪些数据片段中进行引导。