bagging的作用
bagging是增强原算法的一种手段。
神经网络、分类问题、回归问题、线性回归中的子集选择问题、k最近邻算法都可以使用bagging来加强。
使用bagging加强后的算法的性能会出现一些有规律的变化。一般而言，若原来的算法的稳定性差，使用bagging后，算法的准确率会得到较大程度的提高。若原来的算法的稳定性高，则使用bagging后，算法的准确率会略微降低。因此，在考虑使用bagging之前，要先知道原算法的稳定性。
研究表明，神经网络、分类问题、回归问题、线性回归中的子集选择问题都是不稳定的，而k最近邻算法是稳定的Breiman [1994]。
bagging简介
设有数据集L={(y_n,x_n), n = 1,…,N},其中y是数值或者类别。记phi(x,L)是一个预测器，其中输入是x，输出的y是算法由x得到的预测值。
如果我们有一组数据集{L_k},其中每个数据集由N个来自数据集L相同分布的观测值组成，那么我们可以基于数据集{L_k}得到比基于数据集L更好的预测器。基于数据集{L_k},可以得到预测器组合{phi(x,L_k)}，将分两种情况得到一个{L_k}整体的预测器。
- y是数值
整体的预测器是预测器组合{phi(x,L_k)}的平均 - y是类别
采用提票机制，预测器组合{phi(x,L_k)}预测出的类别最多的类别作为整体预测器输出的预测类别
如果没有数据集{L_k}，可以通过bootstrap sample的方法来产生一组近似的数据集。
Bootstrapping算法
所谓的Bootstrapping法就是利用有限的样本资料经由多次重复抽样，重新建立起足以代表母体样本分布之新样本。
对于一个采样，我们只能计算出某个统计量(例如均值)的一个取值，无法知道均值统计量的分布情况。但是通过自助法(自举法)我们可以模拟出均值统计量的近似分布。有了分布很多事情就可以做了（比如说有你推出的结果来进而推测实际总体的情况）。
bootstrapping方法的实现很简单，假设你抽取的样本大小为n:
在原样本中有放回的抽样，抽取n次。每抽一次形成一个新的样本，重复操作，形成很多新样本，通过这些样本就可以计算出样本的一个分布。新样本的数量多少合适呢？大概1000就差不多行了，如果计算成本很小，或者对精度要求比较高，就增加新样本的数量。
最后这种方法的准确性和什么有关呢？这个我还不是清楚，猜测是和原样本的大小n，和Bootstrapping产生的新样本的数量有关系，越大的话越是精确，更详细的就不清楚了，想知道话做个搞几个已知的分布做做实验应该就清楚了。
