Бутстрэп-агрегирование (Bagging)

Ансамблевый метод, который обучает множественные модели на различных бутстрэп-выборках и объединяет их предсказания посредством мажоритарного голосования или усреднения для уменьшения дисперсии и улучшения предсказательной стабильности. Bagging особенно эффективен для нестабильных алгоритмов, таких как деревья решений.

← Назад