Что такое бэггинг

Определение

Бэггинг помогает снизить разброс и сделать модель устойчивее. Вместо одной модели обучают много похожих моделей на случайных выборках с возвращением. Затем ответы усредняют или выбирают большинством голосов. Известный пример подхода — случайный лес.

Пример

Для классификации заявок обучают несколько деревьев решений на разных частях данных, а итоговый ответ выбирают голосованием.

Почему это важно

Термин важен для понимания ансамблей: иногда группа простых моделей работает надёжнее одной сложной.

Как работает

Алгоритм создаёт несколько обучающих наборов из исходных данных, обучает отдельные модели и агрегирует их предсказания.

Где применяется

• классификация
• регрессия
• устойчивые модели на табличных данных

Ограничения

Бэггинг увеличивает вычислительные затраты и не всегда помогает, если базовые модели слишком простые или данные плохо подготовлены.

FAQ