摘要：
本文提出了一种名为 Mixed Bagging 的 Bagging 框架，其中 bootstrap 得到的数据子集具有不同程度的硬度。这样的混合 bootstrap 将诱导出一组更加多样化的基学习器，且这样的分类器的集合在总体分类任务中更够提高对难分样本的关注。Mixed Bagging 框架中考虑了两种不同的方法，第一种分组混合 Bagging 有三组 bootstrap 的混合部分，分别是 easy、regular、hard。在第二种增量混合 Bagging 的设置中，bootstrap 的硬度是迭代变化的。在 47 个公开的二分类问题上对这两种 Mixed Bagging 方法进行测试，结果验证了本文提出的方法在总体上比对比算法的预测性能好得多。 阅读全文
