我想知道在使用Bagging进行分类时，可以调整哪些参数？我们能否使用交叉验证来调整这些参数？

在R语言的Bagging函数中，提到我们可以使用nbagg参数来改变自助抽样的次数。并且可以使用rpart.control。

这是我的代码 bagging(income ~., data = training3, coob= T)

回答：

在分类中何时使用Bagging？

Bagging的本质是从单一训练集中反复抽样，以生成x个不同的自助训练数据集。然后，我们在这些训练集上训练我们的方法，并在回归情况下平均所有预测，在分类情况下使用投票。Bagging有助于降低结果的方差，因此在结果方差非常高的情况下，通常会选择Bagging，但通常Bagging技术会被随机森林和提升方法超越。

可以调整哪些参数？我们能否使用交叉验证来调整这些参数？

nbagg: nbagg参数用于控制集成中投票的决策树的数量（默认值为25）。根据学习任务的难度和训练数据的数量，增加这个数字可能会提高模型的性能，但需要额外的计算开销。

cp: cp是复杂度参数，适当调整可以得到修剪后的树。复杂度参数（cp）用于控制决策树的大小，并选择最佳的树大小。如果从当前节点添加另一个变量到决策树的成本高于cp的值，则树的构建不会继续，你可以通过尝试和绘图来找到适合你的值。

我们可以使用交叉验证吗？

是的，你可以使用交叉验证，但建议使用caret包来简化操作。

library(caret)set.seed(1729)cntrl <- trainControl(method = "cv", number = 10)train(dependent_variable ~ ., data = mydata, method = "treebag",        trControl = cntrl)