集成学习方法一、BaggingBagging算法，又称装袋算法，最初由Leo Breiman于1966年提出。思想：独立训练多个弱模型，再综合多个弱模型进行共同预测，由此抵抗过拟合，提高模型预测精度。 对训练数据进行有放回采样，生成多个不同的子训练集，然后在这些子训练集上分别训练模型，最后将所有模型的预测结果平均(回归)或投票(分类) 详细步骤： Bootstrap采样： 从原始原始训练集

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