【baggingboosting区别】Bagging和Boosting是集成学习中的两种重要方法，它们通过组合多个弱学习器来提升模型性能，但实现方式不同。
| 特性 | Bagging | Boosting |
| 原理 | 并行训练，减少方差 | 串行训练，减少偏差 |
| 样本选择 | 随机有放回抽样 | 加权调整样本分布 |
| 学习器权重 | 相同 | 不同（根据误差调整） |
| 代表算法 | 随机森林 | AdaBoost、XGBoost |
| 适用场景 | 方差大、过拟合问题 | 偏差大、欠拟合问题 |
两者各有优势，选择时需根据具体任务和数据特点进行判断。
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