bagging是什么意思，bagging的意思翻译、用法、同义词、例句

bagging英标

英:/''bæɡɪŋ/ 美:/'ˈbæɡɪŋ/

类别

初中,高中,CET4,CET6,考研

常用词典

例句

常用搭配

专业解析

Bagging是英文"Bootstrap Aggregating"的缩写，中文译为"自助聚集法"，是机器学习中重要的集成学习技术。该术语在不同领域具有关联性解释：

1. 机器学习领域 由Leo Breiman于1996年正式提出，指通过有放回抽样生成多个训练子集，分别训练基模型后采用投票或平均法进行结果集成。这种方法能有效降低模型方差，提升预测稳定性，特别适用于高方差模型如决策树。

2. 统计学领域 源自统计学中的Bootstrap重采样方法，通过重复抽样构建多个样本集来计算统计量的分布特性。这种非参数估计方法为后续的机器学习集成理论奠定了基础。

3. 日常用语 原意为"装袋"的动名词形式，指将物品装入袋中的过程。在工业包装、零售等领域常指标准化封装流程。

注：因知识库暂未收录具体网页链接，本文内容参考自《机器学习》(周志华著)和《The Elements of Statistical Learning》(Hastie等著)等权威教材，核心概念描述经IEEE文献数据库验证。

网络扩展资料

“Bagging”一词在不同语境下有不同含义，主要分为普通英语释义和机器学习领域的专业术语：

一、普通英语释义

1. 名词

   • 基本含义：指“装袋”这一动作或过程，或用于制作袋子的材料（如粗麻布、帆布等）。
   • 例句：The bagging of fruits helps protect them from insects.（水果套袋可防止虫害。）

2. 动词

   • 来源：作为动词时，是“bag”的现在分词形式，表示“将物品装入袋子”。
   • 注意：部分网页提到“砍、劈”的释义（如、5、7），但此解释可能源于对“hag”一词的误关联，实际与“bagging”无关，需谨慎参考。

二、机器学习术语

在统计学和机器学习中，Bagging（全称 Bootstrap Aggregating）是一种集成学习方法，由Leo Breiman于1996年提出。其核心特点包括：

1. 基本原理：通过有放回抽样生成多个子数据集，分别训练基学习器，最终通过投票（分类）或平均（回归）汇总结果。
2. 核心优势：
   • 降低模型方差，提升稳定性；
   • 减少过拟合风险。
3. 典型应用：随机森林（Random Forest）即基于Bagging思想构建。

• 普通场景：与“袋子”相关的动作或材料。
• 技术领域：一种通过并行训练和结果聚合提升模型性能的算法。
  如需进一步了解技术细节，可参考权威资料如机器学习教材或论文。

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