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Machine learning 在bagging集成学习中，当max_sample=1.0时，bootstrap=True有什么意义吗？

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在bagging集成技术中，如果我使用
n_估计器=500
，
max_sample=1.0
，以及
bootstrap=True
，那么它是否不等同于
n_估计器=500
，以及
bootstrap=False
，因为在这两种情况下，只有500个训练实例中的一个样本会提供给我们的预测者？假设培训实例数=500

不，它不是等效的

当您指定
bootstrap=False
时，您基本上是说每个弱估计量都应该使用训练集中的每个数据点进行一次训练

当您指定
bootstrap=True
时，您正在使用替换进行绘图，这意味着某些数据点可能会被多次使用，而其他数据点可能不会被多次使用
max_samples
只是一种确定可以从哪些数据部分中引导的方法。

假设总实例数也为500？