引导聚合算法（Bagging）的应用场景有哪些？

Bagging作为一种经典的集成学习方法，可以应用于以下场景：

分类问题

Bagging可以用于解决分类问题，例如文本分类、图像分类、信用评级等。Bagging的多样性和鲁棒性可以提高分类器的性能和准确性。

回归问题

Bagging可以用于解决回归问题，例如房价预测、股票价格预测等。Bagging的多个基学习器可以提高回归模型的预测准确性和稳定性。

特征选择

Bagging可以用于特征选择，例如基于Bagging的随机森林算法可以评估特征的重要性，并筛选出对模型预测性能影响较大的特征。

异常检测

Bagging可以用于解决异常检测问题，例如检测网络攻击、欺诈交易等。Bagging可以通过多个基学习器的预测结果来检测异常样本。

数据增强

Bagging可以用于数据增强，例如使用随机森林生成新的数据样本，从而提高数据量和多样性。