装袋算法

Bagging算法 （英语：Bootstrap aggregating，引导聚集算法），又称装袋算法，是机器学习领域的一种团体学习算法。最初由Leo Breiman于1994年提出。Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。 给定一个大小为n的训练集 D，Bagging算法从中均匀、有放回地（即使用自助抽样法）选出m个大小为 n'的子集 D_{i}，作为新的训练集。在这 m个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到 m个模型，再通过取平均值、取多数票等方法，即可得到Bagging的结果。