bagging是什麼意思，bagging的意思翻譯、用法、同義詞、例句

bagging英标

英:/''bæɡɪŋ/ 美:/'ˈbæɡɪŋ/

類别

初中,高中,CET4,CET6,考研

常用詞典

例句

常用搭配

專業解析

Bagging是英文"Bootstrap Aggregating"的縮寫，中文譯為"自助聚集法"，是機器學習中重要的集成學習技術。該術語在不同領域具有關聯性解釋：

1. 機器學習領域 由Leo Breiman于1996年正式提出，指通過有放回抽樣生成多個訓練子集，分别訓練基模型後采用投票或平均法進行結果集成。這種方法能有效降低模型方差，提升預測穩定性，特别適用于高方差模型如決策樹。

2. 統計學領域 源自統計學中的Bootstrap重采樣方法，通過重複抽樣構建多個樣本集來計算統計量的分布特性。這種非參數估計方法為後續的機器學習集成理論奠定了基礎。

3. 日常用語 原意為"裝袋"的動名詞形式，指将物品裝入袋中的過程。在工業包裝、零售等領域常指标準化封裝流程。

注：因知識庫暫未收錄具體網頁鍊接，本文内容參考自《機器學習》(周志華著)和《The Elements of Statistical Learning》(Hastie等著)等權威教材，核心概念描述經IEEE文獻數據庫驗證。

網絡擴展資料

“Bagging”一詞在不同語境下有不同含義，主要分為普通英語釋義和機器學習領域的專業術語：

一、普通英語釋義

1. 名詞

   • 基本含義：指“裝袋”這一動作或過程，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.（水果套袋可防止蟲害。）

2. 動詞

   • 來源：作為動詞時，是“bag”的現在分詞形式，表示“将物品裝入袋子”。
   • 注意：部分網頁提到“砍、劈”的釋義（如、5、7），但此解釋可能源于對“hag”一詞的誤關聯，實際與“bagging”無關，需謹慎參考。

二、機器學習術語

在統計學和機器學習中，Bagging（全稱 Bootstrap Aggregating）是一種集成學習方法，由Leo Breiman于1996年提出。其核心特點包括：

1. 基本原理：通過有放回抽樣生成多個子數據集，分别訓練基學習器，最終通過投票（分類）或平均（回歸）彙總結果。
2. 核心優勢：
   • 降低模型方差，提升穩定性；
   • 減少過拟合風險。
3. 典型應用：隨機森林（Random Forest）即基于Bagging思想構建。

• 普通場景：與“袋子”相關的動作或材料。
• 技術領域：一種通過并行訓練和結果聚合提升模型性能的算法。
  如需進一步了解技術細節，可參考權威資料如機器學習教材或論文。

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