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定义-套袋是什么意思？
“标记”或引导聚合是一种特定类型的机器学习过程，它使用集成学习来发展机器学习模型。 该技术在1990年代开创，它使用特定的训练集组，其中一些观察值可以在不同的训练集之间重复。
Techopedia解释装袋
套袋的思想已在机器学习中得到广泛使用，以更好地适应模型。 这样做的想法是，如果您采用多个独立的机器学习单元，它们的集体运行要比拥有更多资源的一个单元更好。
为了真正说明这是如何工作的，请将装袋过程的每个部分视为一个单独的大脑。 如果没有套袋，机器学习将由一个真正聪明的大脑来解决问题。 使用套袋，该过程由许多“弱智者”或实力较弱的智者组成的项目组成。 他们每个人都有自己的思想领域，其中一些领域是重叠的。 当您将最终结果放在一起时，它比只用一个“大脑”要进化得多。
从一个非常真实的意义上讲，装袋的哲学可以用一个很古老的公理来描述，该公理比技术早了很多年：“两个头脑总比一个头脑好。” 在装袋中，10个或20个或50个头比一个头好，因为将结果全部考虑并汇总为更好的结果。 装袋是一种可以帮助工程师解决系统无法满足数据或目的的机器学习中“过拟合”现象的技术。
