在机器学习领域，Bagging和Boosting是两种经典的集成学习方法，它们虽然都旨在提升模型性能，但背后的原理却大相径庭。🧐

一、Bagging（装袋法）

Bagging的核心思想是通过随机采样创建多个子数据集，并基于这些子集训练多个独立模型。最终，通过投票或平均的方式整合结果。这种方法可以有效减少过拟合风险，尤其适合高方差低偏差的模型，比如决策树。常见的算法如Random Forest就是Bagging的经典应用。🌱

二、Boosting（提升法）

与Bagging不同，Boosting是一种迭代式的方法，它通过逐步优化错误率高的样本权重来构建模型序列。每个新模型都会重点关注前一个模型表现不佳的部分。这种机制让Boosting更擅长处理高偏差问题，代表算法有XGBoost和AdaBoost。🔥

总结来说，Bagging强调并行训练，注重降低方差；而Boosting则聚焦于序列改进，重点在于减少偏差。两者各有千秋，灵活选择才能更好地应对实际挑战！💡