集成学习之Bagging

集成学习之Bagging 1 Bagging集成原理

目标：把下面的圈和方块进行分类

【此时用直线很难把圈和方块分开的】

实现过程：

1.采样不同数据集

2.训练分类器

3.平权投票，获取最终结果

4.主要实现过程小结

2 随机森林构造过程

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

随机森林 = Bagging + 决策树

例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个树的结果是False, 那么最终投票结果就是True

随机森林构造过程中的关键步骤（用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目）：

​ 1）一次随机选出一个样本，有放回的抽样，重复N次（有可能出现重复的样本）

​ 2） 随机去选出m个特征, m