Ce se întâmplă dacă aplici bagging pe algoritmi liniari?

Aplicarea bagging (bootstrap aggregating) la algoritmi liniari, de obicei, nu duce la o îmbunătățire semnificativă a performanței. Acest lucru se datorează faptului că modelele liniare, în general, au o dispersie scăzută și o părtinire ridicată. Bagging este eficient pentru modele cu dispersie mare (de exemplu, arbori de decizie), deoarece reduce variabilitatea prin mediere.

Aplicând bagging la modelele liniare:

• Media modelelor antrenate pe subeșantioane diferite nu reduce semnificativ eroarea.
• Poate crește ușor rezistența la zgomot, dar câștigul este de obicei nesemnificativ.

Prin urmare, pentru algoritmi lineari, se preferă alte metode de îmbunătățire, cum ar fi regularizarea sau selecția caracteristicilor, iar bagging este utilizat cu modele mai complexe și instabile.