Τι συμβαίνει αν εφαρμόσουμε bagging σε γραμμικούς αλγόριθμους;

Η εφαρμογή του bagging (bootstrap aggregating) σε γραμμικούς αλγόριθμους γενικά δεν οδηγεί σε σημαντική βελτίωση της απόδοσης. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι τα γραμμικά μοντέλα, κατά κανόνα, έχουν χαμηλή διακύμανση και υψηλή μεροληψία. Το bagging είναι αποτελεσματικό για μοντέλα με υψηλή διακύμανση (π.χ., δέντρα αποφάσεων), καθώς μειώνει την ποικιλομορφία μέσω της μέσης.

Όταν εφαρμόζεται το bagging σε γραμμικά μοντέλα:

• Ο μέσος όρος των μοντέλων που εκπαιδεύονται σε διαφορετικά υποσύνολα δεν μειώνει σημαντικά το σφάλμα.
• Μπορεί να αυξήσει ελαφρώς την ανθεκτικότητα στο θόρυβο, αλλά το κέρδος είναι συνήθως ασήμαντο.

Επομένως, για γραμμικούς αλγόριθμους, συχνά χρησιμοποιούνται άλλες μέθοδοι βελτίωσης, όπως η κανονικοποίηση ή η επιλογή χαρακτηριστικών, και το bagging εφαρμόζεται σε πιο πολύπλοκα και ασταθή μοντέλα.