Bagging算法 - 维基百科，自由的百科全书

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相关条目人工智能术语（英语：Glossary of artificial intelligence）机器学习研究数据集列表（英语：List of datasets for machine-learning research）机器学习概要（英语：Outline of machine learning）
查论编

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集成学习算法。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，透过降低结果的变异数，避免过拟合的发生。

算法步骤

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，再透过取平均值、取多数票等方法，即可得到Bagging的结果。

参考文献

Breiman, Leo. Bagging predictors (PDF). Technical Report No. 421. 1994 [2020-01-11]. （原始内容存档 (PDF)于2019-07-18）.
Breiman, Leo. Bagging predictors. Machine Learning. 1996, 24 (2): 123–140. doi:10.1007/BF00058655. CiteSeerX: 10.1.1.32.9399.
Alfaro, E., Gámez, M. and García, N. adabag: An R package for classification with AdaBoost.M1, AdaBoost-SAMME and Bagging. 2012 [2016-10-02]. （原始内容存档于2019-09-24）.