引导聚合算法（Bagging）如何提高模型的鲁棒性？

Bagging可以提高模型的鲁棒性，具体方法如下：

随机性

Bagging使用随机抽样的方式构建多个子模型，每个子模型使用的样本和特征都是随机选择的，这样可以减少过拟合，提高模型的鲁棒性。

平均化

Bagging将多个子模型的预测结果进行平均化，这样可以降低单个模型的误差，提高模型的准确性和鲁棒性。

抗噪声

Bagging使用多个子模型的预测结果，可以减少噪声对模型的影响，提高模型的鲁棒性。

弱化异常值

Bagging的子模型对异常值的敏感性比较低，因为每个子模型只使用部分样本，且样本是随机选择的，这可以弱化异常值对模型的影响，提高模型的鲁棒性。

可解释性

Bagging可以通过多个子模型的预测结果来进行解释和分析，这可以提高模型的可解释性和鲁棒性。