bagging算法流程图

Bagging算法流程图描述如下： 1. 首先，从原始数据集中随机抽取多个样本，形成一个新的训练集。 2. 然后，对每个新训练集分别训练一个基学习器（如决策树）。 3. 接下来，将各个基学习器的预测结果进行投票或求平均值，得到最终的预测结果。 4. 最后，根据测试集的预测结果评估模型的性能。 Bagging算法通过多次重复上述过程，可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化能力。