📚Bagging和Boosting：概念及区别🌱

在机器学习领域，Bagging和Boosting是两种非常重要的集成算法策略，它们通过组合多个弱模型来提升预测性能💪。但两者在思想和实现上有着本质的区别哦🧐。

Bagging（Bootstrap Aggregating） 🍃

Bagging的核心在于并行训练多个模型，并通过投票或平均的方式决定最终结果。这种方法能够有效减少过拟合的风险，特别适合处理高方差的模型，比如决策树🌳。例如随机森林Random Forest就是典型的Bagging应用，它通过随机采样数据集构建多个决策树，最后综合所有树的结果进行预测。

Boosting 🔥

而Boosting则采取逐步迭代的方式，每次训练一个新的模型时都会重点关注之前模型预测错误的数据点。这种机制让Boosting擅长处理低偏差问题，常见的算法有AdaBoost和XGBoost✨。不过，Boosting对噪声比较敏感，因此需要谨慎调整参数。

总结来说，Bagging更注重分散风险，而Boosting则强调持续优化！两者各有千秋，选择哪种方法取决于具体应用场景啦🔍👇。