Bagging算法 （英语：Bootstrap aggregating，引导聚集算法），又称装袋算法，是机器学习领域的一种算法。最初由Leo Breiman于1994年提出。Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。
算法步骤.给定一个大小为formula_1的训练集formula_2，Bagging算法从中均匀、有放回地（即使用自助抽样法）选出formula_3个大小为formula_4的子集formula_5