更新时间:2020-09-25 来源:黑马程序员 浏览量:
Bagging：对数据进行采样训练;
Boosting：根据前一轮学习结果调整数据的重要性。
• 区别二:投票方面
Bagging：所有学习器平权投票;
Boosting：对学习器进行加权投票。
• 区别三:学习顺序
Bagging的学习是并行的，每个学习器没有依赖关系;
Boosting学习是串行，学习有先后顺序。
• 区别四:主要作用
Bagging主要用于提高泛化性能(解决过拟合，也可以说降低方差)
Boosting主要用于提高训练精度 (解决欠拟合，也可以说降低偏差)
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