引导聚合算法（Bagging）如何优化超参数？

引导聚合算法（Bagging）如何优化超参数？

Bagging可以通过以下方式优化超参数：

基学习器的数量

Bagging中基学习器的数量是一个重要的超参数。可以通过交叉验证或网格搜索等方法来确定最优的基学习器数量。

基学习器的类型

Bagging中可以使用不同的基学习器类型，例如决策树、支持向量机、神经网络等。可以通过交叉验证或网格搜索等方法来确定最优的基学习器类型。

基学习器的超参数

Bagging中的基学习器可能有自己的超参数，例如决策树的深度、支持向量机的核函数等。可以通过交叉验证或网格搜索等方法来确定最优的基学习器超参数。

随机性参数

Bagging中的随机性参数可以影响模型的性能和鲁棒性。可以通过交叉验证或网格搜索等方法来确定最优的随机性参数。

集成方法

Bagging中有多种集成方法，例如平均法、投票法、学习法等。可以通过交叉验证或网格搜索等方法来确定最优的集成方法。