machine-learning - 在 bagging 集成学习的情况下，当 max_sample=1.0 时， bootstrap=True 有什么意义吗？

Question

在 bagging 集成技术中，如果我使用n_estimator=500、max_sample=1.0和bootstrap=True，那么它是否不等于n_estimator=500、 和bootstrap=False，因为在这两种情况下，我们的预测器只会提供 500 个训练实例的一个样本？假设训练实例数=500。

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Answer 1

不，它不等同。

当您指定 时bootstrap=False，您基本上是在说每个弱估计器都应该使用训练集中的每个数据点只训练一次。

当您指定 时bootstrap=True，您将使用替换进行绘制，这意味着某些数据点可能会被多次使用，而其他数据点则不会。max_samples只是一种确定可以引导的数据部分的方法。