近年來，多分類器系統（multiple-classifier system，又稱整合系統）一直是計算智慧和機器學習領域的研究熱點。它吸引了來自機器學習、統計學、模式識別和資料庫知識發現等多個領域的科學家的興趣。隨著時間的推移，整合方法已經被證明在廣泛的問題領域和實際應用中是非常有效和通用的。整合方法最初是為了減少自動決策系統中的方差而發展起來的，後來被用來解決各種機器學習問題。我們概述了兩種最著名的整合演算法：Bagging和Random Forest，並討論了它們之間的區別。

在許多情況下，使用bootstrap抽樣的bagging分類樹比單個分類樹具有更高的精度。Bagging是最古老和最簡單的基於整合的演算法之一，它可以應用於基於樹的演算法以提高預測的準確性。還有另一個增強的bagging版本叫做隨機森林演算法，它本質上是一個用bagging機制訓練的決策樹的集合。讓我們看看隨機森林演算法是如何工作的，它與整合模型中的裝袋有什麼不同。

裝袋

引導聚合（Bootstrap aggregation，也稱為bagging）是最早也是最簡單的基於整合的演算法之一，它可以使決策樹更加健壯並獲得更好的效能。bagging背後的概念是將幾個基礎學習者的預測結合起來，以建立更準確的輸出。Leo-Breiman在1994年提出了bagging演算法，他證明瞭bootstrap聚合可以在不穩定的學習演算法中產生期望的結果，在這種演算法中，訓練資料的微小變化會導致預測的巨大變化。bootstrap是一個具有替換的資料集的樣本，每個樣本透過對m個大小的訓練集進行均勻取樣來生成，直到得到一個具有m個例項的新集。

隨機森林

隨機森林是一種基於整合學習的有監督機器學習演算法，是Breiman原bagging演算法的改進。它是對袋裝決策樹的一個很大的改進，可以建立多個決策樹並對其進行聚合以得到準確的結果。佈雷曼在裝袋過程中增加了一個額外的隨機變數，從而在生成的模型中創造了更大的多樣性。隨機森林不同於袋裝樹，它迫使樹木在生長階段僅使用其可用預測因子的子集進行分裂。構成一個隨機林的所有決策樹都是不同的，因為每棵樹都建立在不同的隨機資料子集上。因為它最小化了過度擬合，所以它往往比單個決策樹更精確。

套袋與隨機林的區別

基礎知識

–bagging和random forest都是基於整合的演算法，旨在降低過度擬合訓練資料的模型的複雜性。引導聚合（Bootstrap aggregation，也稱為bagging）是防止過度擬合的最古老、最強大的整合方法之一。它是一種元技術，使用多個分類器來提高預測精度。Bagging簡單地說就是從訓練樣本中隨機抽取樣本進行替換，以便得到不同模型的集合。隨機森林是一種基於整合學習的有監督機器學習演算法，是Breiman原bagging演算法的改進。

概念

–bootstrap sampling（bagging）的概念是在訓練資料的不同隨機子集上訓練一組未執行的決策樹，用替換進行取樣，以減少決策樹的方差。這個想法是結合幾個基礎學習者的預測來創造一個更準確的輸出。對於隨機森林，在裝袋過程中加入額外的隨機變化，以便在生成的模型中建立更大的多樣性。隨機森林背後的思想是建立多個決策樹，並將其聚合以獲得準確的結果。

目標

–袋裝樹和隨機森林都是最常見的整合學習工具，用於解決各種機器學習問題。Bootstrap抽樣是一種元演算法，旨在透過整合學習提高機器學習模型的精度和穩定性，降低過擬合模型的複雜度。隨機森林演算法對過擬合具有很強的魯棒性，對不平衡資料和缺失資料有很好的處理效果。它也是建立預測模型的首選演算法。其目的是透過對多個深度決策樹進行平均來減少方差，這些決策樹在不同的資料樣本上進行訓練。

袋裝與隨機森林：比較圖

總結

袋裝樹和隨機森林都是最常見的整合學習工具，用於解決各種機器學習問題。Bagging是最古老和最簡單的基於整合的演算法之一，它可以應用於基於樹的演算法以提高預測的準確性。另一方面，隨機森林是一種有監督的機器學習演算法，是用於回歸和分類問題的bootstrap抽樣模型的增強版。隨機森林背後的思想是建立多個決策樹，並將其聚合以獲得準確的結果。隨機林往往比單個決策樹更精確，因為它最小化了過度擬合。