图2 Bagging算法原理图

Bagging算法是一种集成学习技术，其核心思想是通过构建多个独立的基学习器并结合它们的预测结果来提高整体的泛化性能。在图2中，展示了Bagging算法的原理图。首先，从原始训练数据集中随机有放回地抽取多个子数据集，每个子数据集的大小可以相同或不同。然后，利用这些子数据集分别训练多个基学习器，如决策树、支持向量机等。最后，通过投票、平均等方式将各个基学习器的预测结果综合起来得到最终的预测结果。这种通过组合多个弱学习器来构建强学习器的方法可以有效地降低模型的方差，提高预测的准确性和稳定性。