1樓：龔自清
Bagging一般用樹模型,因為Bagging對弱分類器的要求是:它能夠在訓練集上表現出低偏差高方差的能力(也就是所謂的overfitting傾向),未減枝的樹模型正好有這個能力(而線性模型在大訓練集上很難做到overfitting,所以線性模型不適合bagging中單分類器的角色).對N個弱分類器整合後bagging可以大大降低它們在訓練集上的方差並增加一點偏差,使得bagging不會在訓練集上表現出overfitting,那麼它們在測試上正好可以降低偏差.
2樓：宋德強
一般採用決策樹做弱分類器，線性分類器不適合，這是因為：
1. 樹分類器訓練簡單，線性分類器訓練時間長。
2. 線性分類器比如說LR和LinearSVM分類準確率都比較高，與弱分類器的定義相違背。
3. 每個弱分類器的作用是學習某乙個方面的特徵，然後把多個弱的組合成強的，這是決策樹的優勢。
3樓：bruce
這個弱分類器是沒有明顯或者說嚴格的要求的要求的，只要遵循PAC Learnability，也就是只要使用比我們亂猜要好一點的分類器（分類的準確率》50%）即可。在實際工程應用中，使用的較多應該是使用線性分類器作為bagging的基學習器，原因是訓練過程比較簡單，而且效果都比較好。
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