Bagging Classifier+Regressor 🌟

在机器学习领域，Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种强大的集成学习方法，能够显著提升模型的稳定性和预测准确性。当提到“Bagging Classifier+Regressor”时，我们实际上是在讨论两种不同应用场景下的Bagging技术：分类器（Classifier）和回归器（Regressor）。这两种方法的核心思想相同——通过构建多个基学习器并结合它们的结果来降低过拟合风险，但具体实现方式会根据任务类型有所调整。

对于分类问题，Bagging Classifier会从原始数据集中随机采样生成多个子集，并基于这些子集训练不同的决策树或其他分类算法。最终结果通常采用投票机制决定输出类别，这就像一群专家共同商议后给出结论一样靠谱！而在回归场景中，Bagging Regressor则专注于数值预测，它利用平均值或加权平均值来整合各基学习器的输出，从而得到更精确的连续值预测结果。无论是面对复杂的数据模式还是需要高精度的预测需求，“Bagging Classifier+Regressor”都是值得信赖的好帮手！✨