Bagging是Bootstrap Aggregating的英文缩写，刚接触的童鞋不要误认为bagging是一种算法，Bagging和Boosting都是ensemble learing 中的学习框架， bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。 Bagging远离 ? 从上图可以看出，Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系。 GBDT的子采样是无放回采样，而Bagging的子采样是放回采样。 上一节我们对bagging算法的原理做了总结，这里就对bagging算法的流程做一个总结。相对于Boosting系列的Adaboost和GBDT，bagging算法要简单的多。 随机森林算法 理解了bagging算法，随机森林(Random Forest,以下简称RF)就好理解了。它是Bagging算法的进化版，也就是说，它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。
()函数可以实现Bagging算法，此函数中选取的基分类器为树。 基分类器个数通过bagging()中的mfinal参数进行设置。 #Bagging algorithm with different numbers of classifiers error for(i in 1:20){ data.bagging data.predbagging 优缺点 1，Bagging增强了目标函数的表达功能。 2，由于放回抽样每个样本被选中概率相同，Bagging不侧重于训练数据集中的任何特定实例。因此对于噪声数据，不太受过分拟合影响。 3，性能依赖基分类器稳定性，基分类器不稳定，Bagging有助于降低训练数据的随机波导致的误差，如果基分类器稳定，则组合分类器的误差主要为基分类器偏倚所引起的，此时Bagging对基分类器性能可能没有显著改善
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本文结构： 基本流程 有放回抽样的好处 Bagging 特点 sklearn 中 Bagging 使用 Bagging 和 Boosting 的区别 ---- bagging：bootstrap aggregating ---- Bagging 特点 Bagging 主要关注降低方差，是要降低过拟合，而不会降低偏差，因此最好不要用高偏差的模型。 在不剪枝决策树，神经网络等易受样本扰动的学习器上效用更为明显。 例如当基学习器是决策树时，Bagging 是并行的生成多个决策树，此时可以不做剪枝，这样每个都是强学习器，就会有过拟合的问题，但是多个学习器组合在一起，可以降低过拟合。 ---- scikit-learn 中 Bagging 使用例子： from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.neighbors ，错误的样本会得到更大的重视； Bagging 的预测函数没有权重之分；Boosting 的预测函数是有权重之分，效果好的函数权重大； Bagging 的各个预测函数并行产生，容易 map-reduce
集成学习就是将现有的所有机器学习方法综合起来，进行组装 bagging（bootstrap aggregating的缩写，也称作“套袋法”）就是其中的一种 Bagging 的核心思路是 — — 民主。 Bagging 的思路是所有基础模型都一致对待，每个基础模型手里都只有一票。然后使用民主投票的方式得到最终的结果。 大部分情况下，经过 bagging 得到的结果方差（variance）更小。 ?
()函数可以实现Bagging算法，此函数中选取的基分类器为树。 基分类器个数通过bagging()中的mfinal参数进行设置。 ? <- bagging(V61~., data=train, mfinal=i) data.predbagging <- predict.bagging(data.bagging,newdata = 优缺点 1，Bagging增强了目标函数的表达功能。 2，由于放回抽样每个样本被选中概率相同，Bagging不侧重于训练数据集中的任何特定实例。因此对于噪声数据，不太受过分拟合影响。 3，性能依赖基分类器稳定性，基分类器不稳定，Bagging有助于降低训练数据的随机波导致的误差，如果基分类器稳定，则组合分类器的误差主要为基分类器偏倚所引起的，此时Bagging对基分类器性能可能没有显著改善
bootstrap=True, bootstrap_features=False, n_jobs=1, random_state=1) # 度量bagging bag_train = accuracy_score(y_train, y_train_pred) bag_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred) print('Bagging train/test accuracies %.3f/%.3f' % (bag_train, bag_test)) Bagging分类器的效果的确要比单个决策树的效果好，提高了一点 Bagging train /test accuracies 1.000/0.852 Boosting分类器, Bagging是投票平均模式，Boosting ada = AdaBoostClassifier(base_estimator
bagging：bootstrap aggregating的缩写。 （类似Bagging方法，但是训练是串行进行的，第k个分类器训练时关注对前k-1分类器中错分的文档，即不是随机取，而是加大取这些文档的概率。) Bagging与Boosting的区别： 二者的主要区别是取样方式不同。Bagging采用均匀取样，而Boosting根据错误率来取样，因此Boosting的分类精度要优于Bagging。 Bagging的训练集的选择是随机的，各轮训练集之间相互独立，而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关；Bagging的各个预测函数没有权重，而Boosting是有权重的；Bagging Bagging可通过并行训练节省大量时间开销。 bagging和boosting都可以有效地提高分类的准确性。在大多数数据集中，boosting的准确性比bagging高。
其中常见的未套袋法（bagging）和提升法（boosting） 套袋（Bagging）法：集成中的每个模型投票权重都相同。套袋法利用训练集中随机取出的子集来训练每个模型。 <- bagging(Species ~ ., data=train, mfinal=i) data.predbagging <- predict.bagging(data.bagging,newdata 选取error值最低时的classifiers为16，设定16为minfinal： iris.bagging <- bagging(Species ~ ., data=train, mfinal=16) importanceplot(iris.bagging ) 结果： ? 结论：通过与boosting对比，发现在iris数据集中，boosting算法优于bagging。 由于bagging算法中最常用的时随机森林，尝试通过randomForest()建立随机森林。
本文结构： 基本流程 有放回抽样的好处 Bagging 特点 sklearn 中 Bagging 使用 Bagging 和 Boosting 的区别 ---- bagging：bootstrap aggregating ---- Bagging 特点 Bagging 主要关注降低方差，是要降低过拟合，而不会降低偏差，因此最好不要用高偏差的模型。 在不剪枝决策树，神经网络等易受样本扰动的学习器上效用更为明显。 例如当基学习器是决策树时，Bagging 是并行的生成多个决策树，此时可以不做剪枝，这样每个都是强学习器，就会有过拟合的问题，但是多个学习器组合在一起，可以降低过拟合。 和 Boosting 的区别 样本选择：Bagging 的训练集是在原始集中有放回选取的，各轮训练集之间是独立的，每个样例的权重相等；Boosting 的训练集不变，只是每个样例在分类器中的权重发生变化 ，错误的样本会得到更大的重视； Bagging 的预测函数没有权重之分；Boosting 的预测函数是有权重之分，效果好的函数权重大； Bagging 的各个预测函数并行产生，容易 map-reduce
目录 1.什么是随机森林 1.1 Bagging思想 1.2 随机森林 2. 随机森林分类效果的影响因素 3. 随机森林有什么优缺点 4. 随机森林如何处理缺失值？ 5. 什么是OOB？ 代码实现 视频讲解 机器学习实战-集成算法和随机森林 1.什么是随机森林 1.1 Bagging思想 Bagging是bootstrap aggregating。 1.2 随机森林 Random Forest(随机森林)是一种基于树模型的Bagging的优化版本，一棵树的生成肯定还是不如多棵树，因此就有了随机森林，解决决策树泛化能力弱的特点。 (可以理解成三个臭皮匠顶过诸葛亮) 而同一批数据，用同样的算法只能产生一棵树，这时Bagging策略可以帮助我们产生不同的数据集。 Bagging策略来源于bootstrap aggregation：从样本集（假设样本集N个数据点）中重采样选出Nb个样本（有放回的采样，样本数据点个数仍然不变为N），在所有样本上，对这n个样本建立分类器
有一个实际的例子： 下面举个实际中Bagging Pocket算法的例子。 ⑺Bagging的代码实现 实现主要的Bagging包： 就是一个类： class Bagging(object): 所有有关于Bagging的方法都会在这里。 matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import MachineLearning.AggregationModel.Bagging.bagging GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.05, subsample=0.5, max_depth=6, n_estimators=50)] bag = bagging.Bagging ①Diversity by Re-weighting 介绍这个algorithm之前先来看一下之前的bagging，bagging的抽样方法是boostrap抽样得到一个和原始数据类似的数据D1，然后训练
Bagging: 先介绍Bagging方法： Bagging即套袋法，其算法过程如下： 1、从原始样本集中抽取训练集。 Bagging和Boosting的区别： 1）样本选择上： Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。 2）样例权重： Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等 Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。 3）预测函数： Bagging：所有预测函数的权重相等。 5）这个很重要面试被问到了 Bagging对样本重采样，对每一重采样得到的子样本集训练一个模型，最后取平均。 bagging方法得到的各子模型是有一定相关性的，属于上面两个极端状况的中间态，因此可以一定程度降低variance。
· 集成学习之Bagging思想 · Bagging又称自举汇聚法（Bootstrap Aggregating），涉及在同一数据集的不同样本上拟合许多学习器并对预测进行平均，通过改变训练数据来寻找多样化的集成成员 Bagging思想就是在原始数据集上通过有放回的抽样，重新选择出N个新数据集来分别训练N个分类器的集成技术。模型训练数据中允许存在重复数据。 使用Bagging方法训练出来的模型在预测新样本分类的时候，会使用多数投票或者取平均值的策略来统计最终的分类结果。 · 随机森林 (Random Forest) · 随机森林算法原理 随机森林是在Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法，方法如下： (1) 使用Bootstrap策略从样本集中进行数据采样； m为样本个数，ξ 为欧拉常数 · 随机森林优缺点总结 · 本期AI小课堂我们一起了解了Bagging思想及其原理，以及基于Bagging的随机森林相关知识。
引言（关于集成学习） 集成算法包括很多种包括Bagging，随机森林，Boosting 以及其他更加高效的集成算法。 在这篇博客上只介绍Bagging算法及随机森林，Boosting提升算法及其他高效的算法在下一篇详细讲解。 集成算法就是通过构建多个学习器来完成学习任务，是由多个基学习器或者是个体学习器来完成的。 Bagging策略 对数据进行自助采样法，对结果进行简单投票法。 对于给定的包含m个样本的数据集，我们随机选择一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样仍有可能被选中。 Bagging 算法 Bagging算法是一种很高效的一种算法，但是也具有一定的局限性，他不能经修改的适用于多分类和回归等任务。 随机森林（Random Forest，简称RF） 随机森林是Bagging的一个扩展变体，RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中映入了随机属性选择。
另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。 bagging的原理 在集成学习原理小结中，我们给Bagging画了下面一张原理图。 ? 从上图可以看出，Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系。 也就是说，在bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有36.8%的数据没有被采样集采集中。 bagging算法流程 上一节我们对bagging算法的原理做了总结，这里就对bagging算法的流程做一个总结。 它是Bagging算法的进化版，也就是说，它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。我们现在就来看看RF算法改进了什么。
Bagging是一种减少预测方差的方法，通过使用重复组合生成多组原始数据，从数据集生成额外的训练数据。Boosting 是一种基于最后分类调整观测值权重的迭代技术。 , label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='test') plt.legend() plt.show() 使用Bagging 集成 Bootstrap aggregating，又称bagging (from Bootstrap aggregating)，是一种用于提高统计分类和回归中机器学习算法的稳定性和准确性的机器学习集成元算法 在Bagging法中，训练集中的随机数据样本是用替换法选择的——这意味着单个数据点可以被选择不止一次。 Bagging是模型平均法的一种特殊情况。 Bootstrapping 使用带有替换的随机抽样的测试或度量，并且属于更广泛的重抽样方法类别。
Bagging(装袋法)，bootstrap aggregating(自举汇聚法) 的简称，是一个通过组合多个模型来减少泛化误差的技术。 Bagging(装袋法) 在原始数据集上通过放回抽样的方法构造k个与原始数据集大小相同的新数据集去训练k个分类器，然后将k个分类器通过一定的组合策略聚合成一个强学习器。
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 Bagging (bootstrap aggregating) Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。 Bagging，Boosting二者之间的区别 Bagging和Boosting的区别： 1）样本选择上： Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。 2）样例权重： Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等 Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。 3）预测函数： Bagging：所有预测函数的权重相等。 4）并行计算： Bagging：各个预测函数可以并行生成 Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。 4.
另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。 Bagging原理 ? 如图所示，Bagging的弱学习器之间的确没有boosting那样的联系。它的特点在“随机采样”。那么什么是随机采样？ 也就是说，在bagging的每轮随机采样中，训练集中大约有36.8%的数据没有被采样集采集中。 Bagging算法流程 相对于Boosting系列的Adaboost和GBDT，Bagging算法要简单的多。 输入:样本集D={(x,y1),(x2,y2),... 随机森林 随机森林(Random Forest,以下简称RF)，它是Bagging算法的进化版，也就是它的思想仍然是Bagging,但是进行了独有的改进。我们现在就来看看RF算法改进了什么。
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