Դուք գիտե՞ք, թե ինչ է bagging-ը: Տվեք ալգորիթմի օրինակ։

Bagging (Bootstrap Aggregating) — մեքենայական ուսուցման մեջ մի հավաքական մեթոդ է, որը բարձրացնում է մոդելների կայունությունը և ճշգրտությունը՝ ուսուցանելով մի քանի մոդել տարբեր բուֆերակների վրա՝ օգտագործելով վերականգնում (bootstrap օրինակներ): Վերջնական կանխատեսումը ստացվում է բոլոր մոդելների արդյունքների միջինով (ռեգրեսիայում) կամ քվեարկությամբ (կատեգորիզացիայում):

Օրինակ՝ Bagging-ով աշխատող ալգորիթմը՝ Random Forest։ Այն կառուցում է մի շարք որոշիչ ծառեր՝ պատահական տվյալների և հատկանիշների ենթակտորում, և ապա միավորում նրանց կանխատեսումները։