Was passiert, wenn man Bagging auf lineare Algorithmen anwendet?

Das Anwenden von Bagging (Bootstrap Aggregating) auf lineare Algorithmen führt in der Regel nicht zu einer signifikanten Leistungsverbesserung. Dies liegt daran, dass lineare Modelle in der Regel eine niedrige Varianz und eine hohe Verzerrung aufweisen. Bagging ist effektiv für Modelle mit hoher Varianz (z.B. Entscheidungsbäume), da es die Variabilität durch Durchschnittsbildung reduziert.

Bei der Anwendung von Bagging auf lineare Modelle:

• Das Durchschnittsbilden von Modellen, die auf verschiedenen Stichproben trainiert wurden, reduziert den Fehler nicht wesentlich.
• Es kann die Robustheit gegenüber Rauschen leicht erhöhen, aber der Gewinn ist in der Regel gering.

Daher werden bei linearen Algorithmen häufig andere Verbesserungsmethoden eingesetzt, z.B. Regularisierung oder Merkmalsauswahl, während Bagging bei komplexeren, instabilen Modellen verwendet wird.