What is Bagging, Bootstrapping, boosting and stacking in machine learning?

Data Science Interview QuestionsCategory: Data ScienceWhat is Bagging, Bootstrapping, boosting and stacking in machine learning?
MockInterview Staff asked 11 months ago
3 Answers
MockInterview Staff answered 10 months ago

Answer by Prasad Seemakurthi, Data Scientist at EDF Trading:

With the proliferation of ML applications and increasing in Computing power (thanks to Moore’s law) some of the algorithms implements bagging and/or boosting inherently for Example CRAN – Package ipred implements Bagging for both classification and regression.
I believe Shubham Mankodiya answer is same as this answer on stack exchange Bagging vs boosting Answer.
First, let me explain what Bagging and Boosting is and then delineate the differences .Both Boosting and Bagging are ensemble methods and meta learners
Boosting Steps :

  1. Draw a random subset of training samples d1 without replacement from the training set D to train a weak learner C1
  2. Draw second random training subset d2 without replacement from the training set and add 50 percent of the samples that were previously falsely classified/misclassified to train a weak learner C2
  3. Find the training samples d3 in the training set D on which C1 and C2 disagree to train a third weak learner C3
  4. Combine all the weak learners via majority voting.

Bagging :
Before understand Bagging lets understand the concept of Bootstrap which is nothing but choosing a Random sample with replacement.
As everyone pointed Bagging is nothing but Bootstrap AGGregatING

  1. Generate n different bootstrap training sample
  2. Train Algorithm on each bootstrapped sample separately
  3. Average the predictions at the end

One of the Key differences is the way how use sample each training set. Bagging allows replacement in bootstrapped sample but Boosting doesn’t.
In theory Bagging is good for reducing variance( Over-fitting) where as Boosting helps to reduce both Bias and Variance as per this Boosting Vs Bagging, but in practice Boosting (Adaptive Boosting) know to have high variance because of over-fitting
Source
[Also, see Bootstrap (Used in Random Forest). TL;DR:  Bootstrapping is a sampling technique and Bagging is an machine learning ensemble based on bootstrapped sample. Source ]

JusikaClifs answered 1 month ago

Доброго времени суток мы рекомендуем зайти на веб-сайт магазина UGG Австралия в России. Угги в РФ на сегодня являются очень известной зимней обувью и их реально покупать в зимние месяцы.

Тем не менее, на сегодняшний день компания заполучила доверительное отношение многих и начала выпускать ассортимент комфортной обуви.

У нас на сайте [url=http://ugg.msk.ru/]угги купить оригинальные в москве[/url] вы сможете найти достаточно качественных предложений. Следовательно, на сейчас действуют скидки на много товаров.

Отдельно надо сказать, что любые мужские и женские угги находятся в распродаже.
Угги, которые мы выставляем на продажу – являются комфортной обувкой, которую мы получаем от подрядчиков.

На сегодня в Российской Федерации это – диковинка. Найти красивые угги [url=http://ugg.msk.ru/]угги купить овчина[/url] реально на ugg.msk.ru, ведь на портале представлен большой ассортимент обуви и не только.

Отдельно хочется сообщить, что у нас на портале сейчас новый завоз, где вы сможете найти крутые варианты 2018 года.

Your Answer