Kas notiks, ja piemērosim baggingu lineārajiem algoritmiem?

Bagging (bootstrap aggregating) lineāro algoritmu pielietojums parasti nesniedz ievērojamu veiktspējas uzlabojumu. Tas ir saistīts ar to, ka lineārie modeļi parasti ir ar zemu dispersiju un augstu novirzi. Bagging ir efektīvs modeļiem ar augstu dispersiju (piemēram, lēmumu kokiem), jo tas samazina variabilitāti, vidēji ņemot.

Pielietojot baggingu lineārajiem modeļiem:

• Modeļu vidējā vērtība, kas apmācīta dažādos apakškopās, nesamazina būtiski kļūdu.
• Tas var nedaudz palielināt izturību pret troksni, bet ieguvums parasti ir nenozīmīgs.