bagging是一种用来提高学习算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。Bagging要求“不稳定”(不稳定是指数据集的小的变动能够使得分类结果的显著的变动)的分类方法。比如:决策树,神经网络算法。
没有数据了, 换个别的吧!
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