什么是引导聚合算法（Bagging）？

引导聚合算法（Bagging）是一种集成学习方法，它通过构建多个模型并将它们的结果进行平均或投票来提高预测准确性。它的基本思想是通过随机抽样的方式生成多个子样本，然后使用每个子样本训练一个基学习器（如决策树、神经网络等），最后将多个基学习器的结果进行整合来得到最终结果。

Bagging算法的过程如下：

• 从样本集中使用随机抽样的方式生成多个子样本，每个子样本的大小与原始样本集相同。
• 对于每个子样本，使用相同的学习算法（如决策树）构建一个基学习器。
• 对于每个基学习器，使用不同的随机样本生成方法和参数进行训练，以保证多样性。
• 对于分类问题，使用投票的方式将每个基学习器的分类结果进行集成；对于回归问题，使用平均值的方式将每个基学习器的结果进行集成。