我想了解一下集成学习中Bagging与Boosting的主要区别。请以markdown的形式回答，内容需要从原理、适用场景、优缺点三个方面说明，总字数不少于200字。
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以下是关于集成学习中Bagging与Boosting的主要区别，按照您的要求以markdown格式呈现的解答：

## Bagging与Boosting的主要区别

### 原理

- **Bagging（Bootstrap Aggregating）**：Bagging通过自助采样（Bootstrap Sampling）生成多个样本子集，每个子集用于训练一个模型（通常是基础模型，比如决策树）。最终输出通过所有模型的预测结果的平均（回归任务）或多数投票（分类任务）得到。这种方法的关键在于模型之间相互独立，能够降低预测的方差，从而减少模型的过拟合。

- **Boosting**：与Bagging不同，Boosting是通过序列化训练多个模型，每个新模型专门用于增强之前模型在训练集上的表现，即更关注那些之前学习到的预测错误的地方。每个模型的权重不同，更加重视误分类的实例，使得系统能够逐渐纠正前一个模型的错误。最典型的Boosting算法是AdaBoost和Gradient Boosting。

### 适用场景

- **Bagging**：适用于方差很大、模型容易过拟合的情况。如非常大的决策树，通过Bagging可以有效提高模型泛化能力。

- **Boosting**：当模型存在明显的欠拟合问题时，使用Boosting可以逐步增加模型复杂度，缓解欠拟合现象，达到更好的拟合。

### 优缺点

- **Bagging**
  - **优点**：减少模型方差，提高模型稳定性。
  - **缺点**：不增加模型偏差，对于偏置高、已有显著欠拟合的模型帮助不大。

- **Boosting**
  - **优点**：能有效减少模型偏差，提升弱分类器的预测能力。
  - **缺点**：训练较为耗时，对离群值敏感，容易导致过拟合。

以上就是Bagging与Boosting的主要区别，希望对您有所帮助。
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