何提高分类模型的稳定性和准确性？
在金融风控、医疗诊断或者社交媒体推荐等场景中，分类问题是常见的难题。但是，单一的分类模型（如SVM）在处理复杂或不均衡的数据集时可能会表现不佳。那么，有没有一种方法能够提高模型的稳定性和准确性呢？
假设一家银行想要通过机器学习算法来提高信用卡欺诈检测的准确率。传统的SVM（支持向量机）虽然在某些情况下表现不错，但在面对复杂和不均衡的数据（如欺诈和非欺诈交易比例严重不平衡）时可能不够稳健。
一个有效的解决思路是使用集成学习算法，特别是Bagging（Bootstrap Aggregating）。通过集成多个SVM模型，Bagging能够提高整体模型的稳定性和准确性。
模拟数据（前四个特征分别代表交易金额、交易地点、交易时间、是否使用了安全措施）：
| 交易金额 | 交易地点 | 交易时间 | 安全措施 | 标签（是否欺诈） |
|---|---|---|---|---|
| 200 | 1 | 12 | 0 | 1 |
| 50 | 2 | 13 | 1 | 0 |
| … | … | … | … | … |
使用Bagging集成10个SVM模型，不仅可以提高模型对于欺诈交易的检测准确率，还能提高模型的稳定性。