Sabes o que é bagging? Dá um exemplo de algoritmo.

Bagging (Bootstrap Aggregating) — é um método de ensemble em aprendizagem de máquina que aumenta a robustez e precisão dos modelos treinando múltiplos modelos em diferentes subconjuntos de dados originais com substituição (amostras bootstrap). A previsão final é obtida pela média (para regressão) ou votação (para classificação) dos resultados de todos os modelos.

Um exemplo de algoritmo que usa bagging é o Random Forest. Ele constrói múltiplas árvores de decisão em subconjuntos aleatórios de dados e de características, e depois combina suas previsões.