otstrap聚合（Bagging）.Bootstrap聚合（Bootstrap Aggregating，Bagging）使集成模型中的每个模型在投票时具有相同的权重。为了减小模型方差，Baging使用随机抽取的子训练集训练集成中的每个模型。例如，随机森林算法将随机决策树与Bagging相结合，以实现更高的分类准确度。
Boosting.Boosting通过在训练新模型实例时更注重先前模型错误分类的实例来增量构建集成模型。在某些情况下，Boosting已被证明比Bagging可以