Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Агрегированное среднее
Техника агрегации для регрессии, где числовые предсказания всех моделей усредняются для получения окончательного предсказания.
Базовые обучающиеся
Индивидуальные модели (слабые или сильные), обученные на различных выборках бутстрепа и объединенные для формирования окончательной модели Bagging.
Нестабильность модели
Свойство алгоритмов, чьи предсказания значительно изменяются при малых изменениях в обучающих данных, оправдывающее использование Bagging.
Устойчивость к выбросам
Свойство Bagging, уменьшающее влияние выбросов за счет распределения их влияния на множество базовых моделей.
Размер выборки бутстрепа
Параметр, определяющий пропорцию выборок (обычно 100% с заменой), извлекаемых для создания каждого подмножества обучения в Bagging.
Количество оценщиков
Ключевой гиперпараметр Bagging, указывающий количество базовых моделей для обучения, напрямую влияющий на производительность и время вычислений.
Максимальные выборки
Параметр, контролирующий долю выборок, извлекаемых для каждого бутстрепа, позволяющий настраивать компромисс смещение-дисперсия в Bagging.