Bagging部分比较简单，算法和代码放到一起写了。

一、Bagging算法

严格来看Bagging并不能算是一种分类算法，Bagging和Boosting一样，是一种组合基本分类器的方法，也就是使用多个基分类器来获取更为强大的分类器，其核心思想是有放回的抽样。

Bagging算法的训练流程：

1、从样本集中有放回的抽样M个样本。

2、用这M个样本训练基分类器C。

3、重复这个过程X次，得到若干个基分类器。

Bagging算法的预测流程：

1、对于新传入实例A，用这X个新分类器得到一个分类结果的列表。

2、若待分类属性是数值型（回归），求这个列表的算数平均值作为结果返回。

3、若待分类属性是枚举类型（分类），按这个列表对分类结果进行投票，返回票数最高的。

二、Weka代码实现

（1）基分类器

Weka中的默认基分类器使用的是REPTree，也就是Fast decision tree learner，至于这个具体是个什么，后面我再写文章进行分析。

 public Bagging() {

    m_Classifier = new weka.classifiers.trees.REPTree();
  }

整个BuildClassifier都是围绕标m_CalcOutOfBag来展开的，这个m_CalcOutOfBag标识的意思是：是否计算OutofBag的错误比例。

假如我们对训练集M进行抽样，抽样的数量和M的数量是一样的，那么肯定会有一些样本并没有被抽到（为什么？因为是有放回的抽样），这个标识就是用来评测这些没抽到的样本的准确率，如果没有这个标，那么这个准确率到后面就不会被计算了。

if (m_CalcOutOfBag && (m_BagSizePercent != 100)) {
      throw new IllegalArgumentException("Bag size needs to be 100% if "
          + "out-of-bag error is to be calculated!");
    }

    int bagSize = data.numInstances() * m_BagSizePercent / 100;
    Random random = new Random(m_Seed);

    boolean[][] inBag = null;
    if (m_CalcOutOfBag)
      inBag = new boolean[m_Classifiers.length][];

    for (int j = 0; j < m_Classifiers.length; j++) {
      Instances bagData = http://www.mamicode.com/null;>这一部分是抽样，首先如果有m_CalcOutOfBag标，则必须要求抽样比例是100%。
其次算出要抽样的大小。
inBag数组是用来记录Instances中哪些样本被抽到了哪些没被抽到。
data.resampleWithWeight就是进行有放回的抽样。
      if (m_Classifier instanceof Randomizable) {
        ((Randomizable) m_Classifiers[j]).setSeed(random.nextInt());
      }

      // build the classifier
      m_Classifiers[j].buildClassifier(bagData);
接着是构建分类树的过程，调用具体classifier的buildClassifier方法。
最后是计算OutOfBag的过程，代码我已写注释。
if (getCalcOutOfBag()) { //如果有这个标就计算
      double outOfBagCount = 0.0; //错误的权重和
      double errorSum = 0.0;//错误的偏差值的和
      boolean numeric = data.classAttribute().isNumeric();//是否是连续数值
      for (int i = 0; i < data.numInstances(); i++) {
        double vote;//代表投票结果
        double[] votes;//代表投票
        if (numeric)
          votes = new double[1];//如果是数值，则取平均数，计算平均数的过程一个数组单元就够了
        else
          votes = new double[data.numClasses()];//否则则要进行投票

        // determine predictions for instance
        int voteCount = 0;
        for (int j = 0; j < m_Classifiers.length; j++) {
          if (inBag[j][i])
            continue;//如果已经被采样，就忽略，因为要计算的是OutOfBag

          voteCount++;//记录有多少样本被计算
          if (numeric) {
            votes[0] = m_Classifiers[j].classifyInstance(data.instance(i));//数值型则直接把预测结果累加
          } else {
            double[] newProbs = m_Classifiers[j].distributionForInstance(data
                .instance(i));
            for (int k = 0; k < newProbs.length; k++) {
              votes[k] += newProbs[k]; //枚举型则要把所有枚举概率进行累加
            }
          }
        }

        // "vote"
        if (numeric) {
          vote = votes[0];
          if (voteCount > 0) {
            vote /= voteCount; // 数值型取均值
          }
        } else {
          if (Utils.eq(Utils.sum(votes), 0)) {
          } else {
            Utils.normalize(votes);//归一化
          }
          vote = Utils.maxIndex(votes); // 选出最大的index
        }
        outOfBagCount += data.instance(i).weight();//累加权重
        if (numeric) {
          errorSum += StrictMath.abs(vote - data.instance(i).classValue())
              * data.instance(i).weight();//累加错误偏差
        } else {
          if (vote != data.instance(i).classValue())
            errorSum += data.instance(i).weight();//如果是枚举就对出错进行计数
        }
      }

      m_OutOfBagError = errorSum / outOfBagCount;//最后取个平均值
    } else {
      m_OutOfBagError = 0;//如果没有那个标就不计算了
    }

三、根据权重进行无放回抽样的过程
也就是 data.resampleWithWeights(random, inBag[j]);这个方法，感觉看了一下还挺有意思的，就放上来剖析一下。
重载形式有3个，前两个都会调用第三个：
  public Instances resampleWithWeights(Random random, double[] weights) {

    return resampleWithWeights(random, weights, null);
  }

  public Instances resampleWithWeights(Random random, boolean[] sampled) {

    double[] weights = new double[numInstances()];
    for (int i = 0; i < weights.length; i++) {
      weights[i] = instance(i).weight();
    }
    return resampleWithWeights(random, weights, sampled);
  }

public Instances resampleWithWeights(Random random, double[] weights,
    boolean[] sampled) {

    if (weights.length != numInstances()) {
      throw new IllegalArgumentException("weights.length != numInstances.");
    }

    Instances newData = http://www.mamicode.com/new Instances(this, numInstances());>
这个所谓的
Walker's method, see pp. 232 of "Stochastic Simulation" by B.D. Ripley
我找了半天也不知道是个啥算法，代码也没啥注释，大体一看没看懂，等下次有机会再把这个函数的算法补上吧。








Weka算法Classifier-meta-Bagging源码分析