引导聚合算法（Bagging）的计算复杂度和可扩展性如何？

Bagging的计算复杂度和可扩展性如下：

计算复杂度

Bagging的计算复杂度取决于基学习器的计算复杂度和基学习器数量。如果基学习器的计算复杂度较高，Bagging的计算复杂度也会较高。此外，Bagging需要对每个基学习器进行训练和预测，这也会增加计算复杂度。在处理大规模数据集时，Bagging的计算复杂度可能会很高。

可扩展性

Bagging的可扩展性取决于数据集的大小、基学习器的数量和计算资源的可用性。如果数据集很大，Bagging可能需要大量的计算资源来训练和预测模型。此外，如果基学习器的数量很大，也会增加计算和存储的负担。因此，Bagging可能对计算和存储资源的需求很高。在处理大规模数据集时，可以考虑使用分布式计算和存储系统来提高Bagging的可扩展性。