Bagging算法，全称为Bootstrap Aggregation，是一种集成学习方法，因其出色的性能和结果而备受青睐。它简单易用且准确度高，即使在性能较弱的机器学习算法上也能表现出色，因此成为了流行的集成技术，并常与其他强大的机器学习算法相比较。本文将探讨Bagging算法的核心概念和它与其他算法的不同之处，帮助读者深入理解这一技术。
在机器学习的面试中，Bagging算法是经常被问到的话题。本文将讨论与Bagging相关的顶级面试问题，这些问题将帮助读者深刻理解Bagging的概念，并有效回答相关面试问题。
Bagging算法的核心在于从数据集中随机抽取样本，并使用相同的机器学习算法多次构建模型。例如，如果选择SVM作为基础算法，并且模型数量为5，那么所有模型都将是SVM。在确定了基础模型后，将通过随机抽样的方式从数据集中选择样本，并将其输入到机器学习模型中。每个模型将独立训练，训练完成后，所有不同的模型将分别进行预测。在聚合阶段，可以对多个预测数据应用任何方法，因为每个模型都会有不同的预测结果。常见的方法是在回归问题中计算预测的平均值，或在分类问题中考虑预测的多数计数。
Bagging与随机森林算法的主要区别在于基础模型的选择。在Bagging中，基础模型可以是任何机器学习算法，通过使用base_estimator参数可以选择任何机器学习算法作为基础模型。而在随机森林中，基础估计器或基础模型始终是决策树，没有其他机器学习算法作为基础估计器的选项。另一个区别是，在Bagging中，所有特征都用于基础模型的训练，而在随机森林中，只有一部分特征被选为基础模型训练的特征，并且只有表现最好的特征被选为最终特征。
Bagging中的自助采样（bootstrapping）和粘贴（pasting）的主要区别在于数据采样方式。在Bagging中，从主数据集中进行采样，可以是行采样或列采样，将数据集的样本提供给基础模型进行训练。在自助采样中，样本从主数据集中取出并输入到第一个模型，相同的样本可以再次用于其他方法的训练；这里，采样是带替换的。在粘贴中，从主数据集中取出样本，但一旦样本用于训练任何模型，相同的样本将不会被再次用于其他模型的训练。因此，这里的采样是不带替换的。
Bagging在低偏差高方差数据集上表现良好的原因在于，这类数据集在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，即过拟合。Bagging算法通过减少数据集的方差来解决这一问题。假设有一个数据集，其中10000行数据中有100行具有高方差；如果这些数据被输入到任何其他算法中，算法将表现不佳，因为这些100行数据会影响训练。但在Bagging的情况下，会有多个相同算法的模型，因此所有100行数据不会被喂给同一个模型，这是由于数据的自助采样或抽样。因此，每个模型都会体验到数据集中方差的相同权重，最终，数据集的高方差不会影响模型的最终预测。
Bagging和Boosting的主要区别在于，Bagging算法中，主数据集被分成部分，使用多个基础模型进行训练，这些模型的输出在聚合阶段会被考虑，最终输出可以是所有训练模型的均值或最常见的项。它也被称为并行学习，因为所有弱学习器同时学习。Boosting通常是一种逐步添加方法，多个弱学习器被训练，所有模型都是相同的机器学习算法。以前训练的弱学习器的错误和错误被考虑以避免在后续弱学习器的训练中出现相同的错误。它也被称为顺序学习，因为弱学习器按顺序相互学习。不能说哪种算法总是表现更好，但通常，当数据集存在低偏差和高方差（过拟合）时，倾向于选择Bagging，而在高偏差和低方差数据集（欠拟合）的情况下，倾向于选择Boosting。
本文讨论了顶级的五个面试问题及其背后的核心思想和直觉。阅读和准备这些问题将帮助读者理解Bagging算法的核心直觉以及它与其他算法的不同之处。
从本文中可以学到的关键点包括：