Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，通过从原始数据集中多次随机抽取子集，然后对每个子集训练一个模型，最后将多个模型的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。

1. Bagging 的基本原理

Bagging 的基本原理如下：

  • 从原始数据集中随机抽取子集，每个子集的大小与原始数据集大小相同。
  • 对每个子集进行训练，得到多个模型。
  • 将多个模型的预测结果进行平均或投票，得到最终的预测结果。

2. Bagging 的实现步骤

以下是 Bagging 的实现步骤：

  1. 数据准备：首先，需要准备一个数据集，并对其进行预处理，如数据清洗、特征选择等。
  2. 随机抽样：从原始数据集中随机抽取子集，每个子集的大小与原始数据集大小相同。
  3. 模型训练：对每个子集进行训练，得到多个模型。
  4. 模型集成：将多个模型的预测结果进行平均或投票，得到最终的预测结果。

3. Bagging 的代码实现

以下是一个简单的 Bagging 代码实现示例：

# 代码示例

4. 扩展阅读

如果您想了解更多关于 Bagging 的信息，可以阅读以下文章：

Bagging 示意图