Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own bootstraps”,意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下: (1) 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样。 (2) 根据抽出的样本计算给定的统计量T。
一. 知识点 Bias-Variance Tradeoff bias-variance是分析boosting和bagging的一个重要角度,首先讲解下Bias-Variance Tradeoff. 假设training/test数据集服从相似的分布,即 yi=f(xi)+ϵi, y i = f ( x i ) + ϵ i , y_i = f(x_i) + \epsilo
Bagging 算法流程如下: 从原始样本中使用Bootstraping方法有放回地随机抽取 n n n 个训练样本,共进行 k k k 轮抽取,得到 k k k 个训练集;对于 k k k 个训练集,分别训练出 k k k 个模型;在对预测输出进行结合时: 分类:简单投票法回归:简单平均法 RF RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程
基于sklearn实现Bagging算法(python) 本文使用的数据类型是数值型,每一个样本6个特征表示,所用的数据如图所示: 图中A,B,C,D,E,F列表示六个特征,G表示样本标签。每一行数据即为一个样本的六个特征和标签。 实现Bagging算法的代码如下: from sklearn.ensemble import BaggingClassifierfrom sk