一种基于迭代Bagging的回归算法

来源期刊：控制工程2009年第1期

论文作者：王立 朱学峰

文章页码：59 - 140

关键词：迭代;偏置;Bagging;回归;

摘    要：在集成算法中,Bagging算法能够在回归预测中有效地减少方差,但在减少偏置方面却没有明显的效果。针对这一问题,提出一种迭代Bagging回归算法,在每个独立阶段的学习中通过Bagging算法和个体学习机初始权值的随机化设置来减小方差;同时,又通过减小方差后的回归残差进行多个阶段的迭代计算,并将各阶段结果叠加,在减小方差的同时达到偏置的减小,从而使得泛化误差更大程度的减小,得到更精确的预测结果。通过对标准数据集和实际数据的仿真实验证明,此方法可以达到比单纯Bagging算法更好的回归预测效果。