周同學
2021-05-03 16:40老師你好 所以基礎班上這個高考成績的舉例 對于bagging的描述 指參考模擬考這一個模型 是錯誤的吧？百題里又說 bagging是多個模型求平均的結果，那如果按照百題的說法 高考成績的例子怎么來舉例bagging呢
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1個回答
Michael助教
2021-05-06 19:04
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學員你好，非常抱歉給你產(chǎn)生了學習的困擾。
bagging指的是一種模型（比如說回歸），然后利用不同的樣本數(shù)據(jù)，擬合出同一種類型但是不同的模型，接著利用這些模型進行預測得到了多個預測值，最后將這些預測值進行平均。
舉一個簡單的例子，小張想利用下個月的收入數(shù)據(jù)預測自己下一個月的支出情況，已知小張有大量歷史的收入和支出的數(shù)據(jù)，并且小張下個月的收入預計為20000。下面用bagging的方法進行機器學習。
第一步，小張定下自己會使用一元線性回歸的方法，結合bagging進行預測；
第二步，由于有大量的歷史數(shù)據(jù)，小張在大量數(shù)據(jù)中隨機選擇50個數(shù)據(jù)，利用這50個數(shù)據(jù)，得到了收入和支出的關系為：y=a1*X+b1
第三步，帶入20000的收入情況，小張找到了第一個預測支出值，假設為y1
第四步，重復第二步到第三步的情況，產(chǎn)生多個不同的回歸模型（但是不管參數(shù)怎么變，都是回歸模型），找出多個預測值y1，y2……
第五步，將所有的預測值求平均，得到最終預測結果
所以，關鍵詞是，一種類型的模型，但是有多個模型預測不同的結果（主要的原因是樣本數(shù)據(jù)不一樣），最后求平均。
希望對你有幫助。
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