集成学习的两种常见策略：bagging VS. boosting
chatGPT回答，记在这里。
集成学习是一种通过组合多个弱学习器来构建一个更强大的学习器的方法。其中，bagging和boosting是两种常见的集成学习策略。
一、bagging & boosting 简介
- Bagging（自助聚集法）：
Bagging是一种并行的集成学习策略，它通过随机有放回地从原始训练集中抽取多个子样本集，并使用这些子样本集来训练多个基学习器。每个基学习器都是独立地训练，并且可以并行地进行。最后，通过对基学习器的预测结果进行投票或平均，来得到集成模型的最终预测结果。
Bagging的主要思想是通过减少模型的方差来提高整体模型的稳定性和泛化能力。通过随机抽样和并行训练，Bagging能够减少模型对训练数据的过拟合程度，提高模型的鲁棒性。
常见的Bagging算法包括随机森林（Random Forest）和自适应增强（Adaptive Boosting）。
- Boosting（提升法）：
Boosting是一种串行的集成学习策略，它通过顺序地训练多个基学习器，每个基学习器都会根据前一个基学习器的表现进行调整。Boosting的核心思想是通过逐步提升模型的性能，将多个弱学习器组合成一个强学习器。
在Boosting过程中，每个基学习器都会关注前一个基学习器预测错误的样本，尝试对其进行更加准确的预测。通过加权投票或加权平均，将多个基学习器的预测结果进行组合，得到最终的集成模型的预测结果。
Boosting的主要思想是通过减少模型的偏差来提高整体模型的准确性和泛化能力。通过串行训练和逐步调整，Boosting能够逐渐减少模型在训练数据上的错误率，提高模型的预测能力。
常见的Boosting算法包括AdaBoost、Gradient Boosting和XGBoost等。
总结起来，Bagging和Boosting是两种常见的集成学习策略。Bagging通过并行训练多个基学习器，并对它们的预测结果进行投票或平均来得到最终预测结果；而Boosting通过串行训练多个基学习器，并根据前一个基学习器的表现进行调整，最终将它们的预测结果进行加权组合。这两种策略都能够提高模型的性能和泛化能力，但它们的实现方式和调整方式略有不同。
二、bagging algorithms are robust to variance error, while boosting algorithms are robust to bias error
Bagging算法对方差错误具有鲁棒性，而Boosting算法对偏差错误具有鲁棒性的原因如下：
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Bagging对方差错误具有鲁棒性：
Bagging通过随机有放回地从原始训练集中抽取多个子样本集，并使用这些子样本集来训练多个基学习器。每个基学习器都是独立地训练，并且可以并行地进行。最后，通过对基学习器的预测结果进行投票或平均，来得到集成模型的最终预测结果。
由于Bagging使用了随机抽样和并行训练的方式，它能够减少模型对训练数据的过拟合程度，从而降低方差错误。通过对多个基学习器的预测结果进行组合，Bagging能够减少个别基学习器的预测误差的影响，提高整体模型的稳定性和泛化能力。 -
Boosting对偏差错误具有鲁棒性：
Boosting是一种串行的集成学习策略，它通过顺序地训练多个基学习器，每个基学习器都会根据前一个基学习器的表现进行调整。Boosting的核心思想是通过逐步提升模型的性能，将多个弱学习器组合成一个强学习器。
在Boosting过程中，每个基学习器都会关注前一个基学习器预测错误的样本，尝试对其进行更加准确的预测。通过加权投票或加权平均，将多个基学习器的预测结果进行组合，得到最终的集成模型的预测结果。
Boosting能够对偏差错误具有鲁棒性的原因是，每个基学习器都会专注于改善前一个基学习器的错误，从而逐渐减少模型在训练数据上的偏差。通过串行训练和逐步调整，Boosting能够提高模型的准确性和泛化能力，从而降低偏差错误。
总结起来，Bagging算法通过随机抽样和并行训练来减少方差错误，Boosting算法通过串行训练和逐步调整来减少偏差错误。这两种策略都能够提高模型的性能和泛化能力，但它们对不同类型的错误具有不同的鲁棒性。