Ի՞նչ կլինի, եթե կիրառենք բագինգը գծային ալգորիթմների վրա։

Bagging (bootstrap aggregating) lineyar alqoritmlarga qoʻllash odatda samaradorlikni sezilarli darajada yaxshilamaydi. Bu, odatda, lineyar modellarning kamroq dispersiya va yuqori xatolik bilan bogʻliq bo‘lishi bilan bog‘liq. Bagging yuqori dispersiyali modellarga (masalan, qaror daraxtlari) samarali, chunki u o‘zgaruvchanlikni o‘rtacha qilish orqali kamaytiradi.

Lineyar modellarga bagging qo‘llashda:

• Turli kichik to‘plamlarda o‘qitilgan modellarning o‘rtacha qiymati xatoni sezilarli darajada kamaytirmaydi.
• Səs-küyə qarşı davamlılığı bir oz oshirishi mumkin, lekin yutug‘i odatda kam bo‘ladi.

Shuning uchun, lineyar alqoritmlar uchun odatda boshqa yaxshilash usullari, masalan, tartibga solish yoki xususiyatlarni tanlash qo‘llaniladi, va bagging murakkabroq va barqaror bo‘lmagan modellarga qo‘llanadi.