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数据挖掘算法---bagging和boosting集成的区别

bagging和boosting代表两类集成学习算法；其中bagging是个体学习器之间不存在强依赖关系，可以同时生成的并行化方法。boosting适用于个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法。

区别

1、样本选择上

  bagging：训练集是在原始数据集中采用随机有放回的方式选取的，从原始数据集中选出的各轮训练集之间是相互独立的；

  boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化，而权值是根据上一轮的分类结果进行调整；

2、样例权重

  bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等；

  boosting：根据错误率调整样例的权重，错误率越大则权重越大；

3、预测函数

  bagging：所有预测函数的权重相等；

  boosting：每个弱分类器都有相应的权重，分类误差小的分类器有更大的权重；

4、并行计算

  bagging：各个预测函数可以并行生成

  boosting：各个预测函数需要顺序生成，因为后一个模型的参数需要上一个模型的结果

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