1 Bagging

Recall that given a set of n independent observations Z1, . . . , Zn, each
with variance σ2, the variance of the mean ¯ Z of the observations is given
by σ2/n. In other words, averaging a set of observations reduces variance.

利用多个模型取均值， 来降低方差。

• 先用 Bootstrap 方法生成B的 Training 数据包
• 用B个数据包分别去训练，得到 B个模型
• 回归树取 B 个模型的均值作为结果
• Classification 用投票机制

2 Random Forests

是对Bagging 的改进， 避免了某个影响很强的变量对模型施加过大的影响。 改进之处在于：

• 每次split branch 的时候， 随机使用 p 个predctors 种的 m 个。 一般来说

3 Boosting

• 先用 Bootstrap 方法生成B的 Training 数据包
• 搞一个 Null 函数
• 从 Null 函数开始， 每个子树都对上课树的 residual 建模， 依次使用 B个数据包中的一个， 整个过程有 B 轮
• 最后输出模型

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Boosting 注意事项

• B 的数量可能导致 Boosting 过拟合， 一般需要用 Cross Validation 选出 B。
• 控制学习率， 一般在（0.01-0.001）， \lambda$就需要越多的B。
• d 是每棵树split 的次数， 一般选 d=1， 也就是每棵树都是一个树桩。