Bagging деген эмне жана ал эмне үчүн моделдин вариациясын азайтат?

Bagging (Bootstrap Aggregating) — бул моделдердин ансамблдөө ыкмасы, анда бутстрэп (оригиналдык маалыматтардан кайталап алынган кездейсоқ үлгү) аркылуу көптөгөн окутуу үлгүлөрү түзүлөт. Ар бир үлгү үчүн өзүнчө модель үйрөтүлөт, жана акыркы болжау бардык моделдердин натыйжаларын орто эсептөө (регрессия үчүн) же добуш берүү (классификация үчүн) аркылуу алынат.

Эмне үчүн bagging вариацияны азайтат:

• Ар бир модель аздыр-көптүр башка маалыматтарда үйрөтүлөт, ошондуктан моделдердин каталары толук байланышта эмес.
• Натыйжалардын орто эсептөөсү жеке моделдердин кездейсоқ каталарынын таасирин азайтат.
• Натыйжада, ансамбль ашыкча үйрөнүүгө жана маалыматтагы шудуго туруштук бере алат.

Мындайча айтканда, bagging моделдин вариациясын азайтып, анын туруктуулугун жана жалпылоо жөндөмүн жогорулатат.