引导聚合算法（Bagging）的局限性和挑战是什么？

Bagging作为一个经典的集成学习方法，具有以下局限性和挑战：

处理不平衡数据集的能力有限

Bagging并没有专门处理不平衡数据集的方法，需要通过一些技巧来处理不平衡数据集。这可能会影响模型的性能和鲁棒性。

可解释性较差

Bagging使用多个基学习器的预测结果进行集成，这可能会降低模型的可解释性，使得模型更难以理解和解释。

学习和预测速度较慢

Bagging需要对每个基学习器进行训练和预测，这可能会增加计算复杂度和预测时间。

基学习器的多样性不足

Bagging的基学习器需要满足多样性的要求，但是如果基学习器的多样性不足，可能会影响模型的性能和鲁棒性。

超参数的选择困难

Bagging的性能和鲁棒性取决于多个超参数的选择，但是超参数的选择往往比较困难，需要进行大量的试验和调整。

可扩展性有限

Bagging的可扩展性受到计算和存储资源的限制，处理大规模数据集时可能会面临挑战。