Boosting中基模型按次序进行训练,而基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化,最后以一定的方式将基分类器组合成一个强分类器。
Bagging的训练集是在原始集中有放回的选取,而Boosting每轮的训练集不变,只是训练集中的每个样本在分类器中的权重都会发生变化,此权值会根据上一轮的结果进行调整。
Bagging的各个预测函数可以并行生成,Boosting的各预测函数只能顺序生成。
Bagging中整体模型的期望近似于基模型的期望,所以整体模型的偏差相似于基模型的偏差,因此Bagging中的基模型为强模型(强模型拥有低偏差高方差)。
Boosting中的基模型为弱模型,若不是弱模型会导致整体模型的方差很大。
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