bagging的思路
与投票法不同的是，Bagging不仅仅集成模型最后的预测结果，同时采用一定策略来影响基模型训练，保证基模型可以服从一定的假设。在上一章中我们提到，希望各个模型之间具有较大的差异性，而在实际操作中的模型却往往是同质的，因此一个简单的思路是通过不同的采样增加模型的差异性。
bagging的原理分析
Bagging的核心在于自助采样(bootstrap)这一概念，即有放回的从数据集中进行采样，也就是说，同样的一个样本可能被多次进行采样。一个自助采样的小例子是我们希望估计全国所有人口年龄的平均值，那么我们可以在全国所有人口中随机抽取不同的集合（这些集合可能存在交集），计算每个集合的平均值，然后将所有平均值的均值作为估计值。
首先我们随机取出一个样本放入采样集合中，再把这个样本放回初始数据集，重复K次采样，最终我们可以获得一个大小为K的样本集合。同样的方法， 我们可以采样出T个含K个样本的采样集合，然后基于每个采样集合训练出一个基学习器，再将这些基学习器进行结合，这就是Bagging的基本流程。
对回归问题的预测是通过预测取平均值来进行的。对于分类问题的预测是通过对预测取多数票预测来进行的。Bagging方法之所以有效，是因为每个模型都是在略微不同的训练数据集上拟合完成的，这又使得每个基模型之间存在略微的差异，使每个基模型拥有略微不同的训练能力。
Bagging同样是一种降低方差的技术，因此它在不剪枝决策树、神经网络等易受样本扰动的学习器上效果更加明显。在实际的使用中，加入列采样的Bagging技术对高维小样本往往有神奇的效果。
