近年来，多分类器系统（multiple-classifier system，又称集成系统）一直是计算智能和机器学习领域的研究热点。它吸引了来自机器学习、统计学、模式识别和数据库知识发现等多个领域的科学家的兴趣。随着时间的推移，集成方法已经被证明在广泛的问题领域和实际应用中是非常有效和通用的。集成方法最初是为了减少自动决策系统中的方差而发展起来的，后来被用来解决各种机器学习问题。我们概述了两种最著名的集成算法：Bagging和Random Forest，并讨论了它们之间的区别。

在许多情况下，使用bootstrap抽样的bagging分类树比单个分类树具有更高的精度。Bagging是最古老和最简单的基于集成的算法之一，它可以应用于基于树的算法以提高预测的准确性。还有另一个增强的bagging版本叫做随机森林算法，它本质上是一个用bagging机制训练的决策树的集合。让我们看看随机森林算法是如何工作的，它与集成模型中的装袋有什么不同。

装袋

引导聚合（Bootstrap aggregation，也称为bagging）是最早也是最简单的基于集成的算法之一，它可以使决策树更加健壮并获得更好的性能。bagging背后的概念是将几个基础学习者的预测结合起来，以创建更准确的输出。Leo-Breiman在1994年提出了bagging算法，他证明了bootstrap聚合可以在不稳定的学习算法中产生期望的结果，在这种算法中，训练数据的微小变化会导致预测的巨大变化。bootstrap是一个具有替换的数据集的样本，每个样本通过对m个大小的训练集进行均匀采样来生成，直到得到一个具有m个实例的新集。

随机森林

随机森林是一种基于集成学习的有监督机器学习算法，是Breiman原bagging算法的改进。它是对袋装决策树的一个很大的改进，可以建立多个决策树并对其进行聚合以得到准确的结果。布雷曼在装袋过程中增加了一个额外的随机变量，从而在生成的模型中创造了更大的多样性。随机森林不同于袋装树，它迫使树木在生长阶段仅使用其可用预测因子的子集进行分裂。构成一个随机林的所有决策树都是不同的，因为每棵树都建立在不同的随机数据子集上。因为它最小化了过度拟合，所以它往往比单个决策树更精确。

套袋与随机林的区别

基础知识

–bagging和random forest都是基于集成的算法，旨在降低过度拟合训练数据的模型的复杂性。引导聚合（Bootstrap aggregation，也称为bagging）是防止过度拟合的最古老、最强大的集成方法之一。它是一种元技术，使用多个分类器来提高预测精度。Bagging简单地说就是从训练样本中随机抽取样本进行替换，以便得到不同模型的集合。随机森林是一种基于集成学习的有监督机器学习算法，是Breiman原bagging算法的改进。

概念

–bootstrap sampling（bagging）的概念是在训练数据的不同随机子集上训练一组未运行的决策树，用替换进行采样，以减少决策树的方差。这个想法是结合几个基础学习者的预测来创造一个更准确的输出。对于随机森林，在装袋过程中加入额外的随机变化，以便在生成的模型中创建更大的多样性。随机森林背后的思想是建立多个决策树，并将其聚合以获得准确的结果。

目标

–袋装树和随机森林都是最常见的集成学习工具，用于解决各种机器学习问题。Bootstrap抽样是一种元算法，旨在通过集成学习提高机器学习模型的精度和稳定性，降低过拟合模型的复杂度。随机森林算法对过拟合具有很强的鲁棒性，对不平衡数据和缺失数据有很好的处理效果。它也是建立预测模型的首选算法。其目的是通过对多个深度决策树进行平均来减少方差，这些决策树在不同的数据样本上进行训练。

袋装与随机森林：比较图

总结

袋装树和随机森林都是最常见的集成学习工具，用于解决各种机器学习问题。Bagging是最古老和最简单的基于集成的算法之一，它可以应用于基于树的算法以提高预测的准确性。另一方面，随机森林是一种有监督的机器学习算法，是用于回归和分类问题的bootstrap抽样模型的增强版。随机森林背后的思想是建立多个决策树，并将其聚合以获得准确的结果。随机林往往比单个决策树更精确，因为它最小化了过度拟合。