装袋(Bagging)-决策树学习
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
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