使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

bagging算法代码matlab

主要为大家详细介绍了基于sklearn实现Bagging算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Schapire的理论 定理：如果一个概念是弱可学习的，充要条件是它是强可学习的 这个定理证明是构造性的，派生了弱分类器的概念，即，比随机猜想稍好的分类器 这个定理说明： 多个弱分类器可以集成为一个强分类器 1990年，Schapire证明了一个关键定理，由此，奠定了集成机器学习的理论基础

包含基于决策树桩进行集成的AdaBoost、Bagging算法，并实现对学习结果的可视化。“*”表示支撑超平面边界的点，“+”、“-”分别表示正反例数据点，青色线条为集学习器（决策树桩）分类边界。

基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入 “三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。 Q1.什么是随机森林？ 随机森林顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，随机森林是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜ Q2.为什么叫随机森林？ 随机森林中“随机”一词主要在于两点：“随机”取样；“随机”抽取特征。 了解以上两点，我们先从集成学习入手： 集成学习的标准定义是：在原始数据上构建多个分类器，然后在分类未知样

集成学习Boosting和Bagging综述,非常好的参考资料，推荐

装袋(Bagging) 用训练集的不同样本来训练同一个学习者，来创建多重模型(Breiman,1996) 给定训练集大小为n，通过从原始数据取样(用替换方法)，创建m个不同的训练集(大小为n) 用简单的投票方法来合并这m个模型 可用于任何学习方法 减少了不稳定学习算法的一般化错误，即当训练数据轻微改动时会导致决策结果剧烈变动的那些学习方法

装袋、提升和随机森林 在 Matlab 中实现的 Bagging、Boosting 和随机森林。 工具箱 使用以下工具箱： 37steps 制作的模式识别工具箱（PRTools）： ://www.37steps.com/prtools/ 科学论文 这些算法基于以下研究论文： 新提升算法的实验： : Forest-RK：一种新的随机森林诱导方法： : 在的课程中制作

Bagging的策略： 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本 在所有属性上 对这n个样本建立分类器（CART or SVM or ） 重复以上两步m次 i e build m个分类器（CART or SVM or ） 将数据放在这m个分类器上跑 最后vote看到底分到哪一类