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Bootstrap Aggregating Regressor
一种集成方法，将bagging原理应用于回归模型，通过在bootstrap样本上训练多个回归器，并通过平均值或中位数聚合它们的预测来减少方差。
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Out-of-Bag Error (OOB)
bagging的评估指标，计算在给定模型的bootstrap样本中未包含的样本上的误差，无需交叉验证即可提供泛化误差的无偏估计。
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Agrégation par Moyenne
bagging回归器中组合预测的技术，其中最终预测是集成中所有模型个体预测的算术平均值。
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Agrégation par Médiane
平均聚合的稳健替代方案，其中最终预测是各个预测的中位数，对异常值和模型的极端预测不太敏感。
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Régresseur de Base
单个回归算法（如决策树或k近邻），在bagging架构中用作弱模型，在不同的bootstrap样本上进行训练。
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Stabilité du Bagging
bagging回归器的特性，通过聚合减少方差，在面对训练数据变化时产生更稳定、方差更小的预测。
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Random Subspace Regressor
bagging的变体，其中每个基回归器除了在bootstrap样本上训练外，还在特征的随机子集上进行训练，增加了模型的多样性。
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Pasting Regressor
bagging的变体，其中用于训练每个模型的样本是无放回抽取的，当数据集太大而无法进行有放回的bootstrap时使用。
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聚合均方误差
专用于袋装回归器的评估指标，计算测试集上聚合预测值与真实值之间的均方误差平均值。
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决策树袋装法
袋装回归器最常见的应用，使用决策树作为基础模型，以显著减少方差同时保持低偏差而闻名。
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袋装预测区间
利用袋装模型中各个预测值的分布来构建围绕最终聚合预测的定量置信区间的技术。
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