Bagging 用于回归

Question

老师，你在这一节中讲的 Bagging 这种方式，都用在分类中。在分类任务中，集合多个分类模型的结果不难，可以使用老师之前讲的 hard voting 或者 soft voting 的方式。可老师你没提到 Bagging 这种方式如何使用在回归任务中，是不是其实和分类任务也是一样的？比如有 500 个模型，每一个模型取数据中 1/5 的数据，这样的话也有 500 个回归模型了，对于同一个预测数据，只需要取 500 个模型的预测值的均值即可。还是说 Bagging 这种方式不太适合回归模型？

Answer 1

liuyubobobo 2020-10-06 23:25:19

随机森林用于回归问题，最简单的方式就是最终取每一个子模型的平均值。

bagging 或者 pasting 都是随机森林，所以都可以使用这种方式来处理回归问题：）

继续加油！：）