Bagging & Boosting的区别

Bagging，Boosting二者之间的区别

1）样本选择上

　　Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。

　　Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。

2）样例权重

　　Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等

　　Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。

3）预测函数

　　Bagging：所有预测函数的权重相等。

　　Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。

4）并行计算

　　Bagging：各个预测函数可以并行生成

　　Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。