你好，Boosting利用ensemble的方式可以同時減少bias和variance，利用多個weak classifier達到stronger classification的效果，而不是一個分類器就決定一切。在tree的建立如你說的unpruned，讓樹長大一點就可以減少bias，但相對的會讓樹的結構太複雜模型較容易overfitting(bias低，variance高)。而且Boosting不是只能用在tree相關的分類器，此方法是通用方法，分類器也可以換成SVM或是LDA等。