引导聚合算法（Bagging）如何降低模型的方差？

Bagging可以通过降低模型的方差来提高模型的泛化能力。模型的方差是指模型对不同训练集的预测结果的敏感程度，即模型的稳定性。在Bagging中，通过在随机样本上训练多个基学习器并将它们的结果进行平均或投票来降低模型的方差。

Bagging的基本思想是采用随机抽样的方式生成多个子样本，并使用每个子样本训练一个基学习器。由于每个子样本的生成过程是随机的，因此每个基学习器的训练结果也会有所不同，这就保证了多样性。当使用投票的方式将每个基学习器的分类结果进行集成时，可以降低模型的方差，提高模型的泛化能力。