Что будет, если применить bagging к линейным алгоритмам?

Применение bagging (bootstrap aggregating) к линейным алгоритмам обычно не приводит к значительному улучшению производительности. Это связано с тем, что линейные модели, как правило, имеют низкую дисперсию и высокую смещённость. Bagging эффективен для моделей с высокой дисперсией (например, деревья решений), так как уменьшает вариативность за счёт усреднения.

При применении bagging к линейным моделям:

• Усреднение моделей, обученных на разных подвыборках, не сильно снижает ошибку.
• Может немного повысить устойчивость к шуму, но выигрыш обычно незначителен.

Таким образом, для линейных алгоритмов чаще применяют другие методы улучшения, например, регуляризацию или подбор признаков, а bagging используют с более сложными, нестабильными моделями.