Баггинг чист?

Bagging (Bootstrap Aggregating) — як усамбл усул дар омӯзиши мошинӣ мебошад, ки устуворӣ ва дақиқии моделҳоро меафзояд. Оидаи асосӣ — омӯзиши чанд модел дар зермоделҳои тасодуфии маълумотҳои аслӣ бо баргашт (bootstrap), ва сипас пешгӯии онҳоро миёнагирӣ кардан (барои регрессия) ё интихоби синфи бештар (барои класификация).

Фоидаҳои bagging:

• Кам кардани overfitting бо кам кардани тағйирёбии модел.
• Беҳтар кардани муқовимат ба садо дар маълумот.

Масалан: ҷангалҳои тасодуфӣ — ин ансамбли дарахтони қарор мебошад, ки бо истифода аз bagging сохта шудааст.

from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Модели асосӣ
base_clf = DecisionTreeClassifier()

# Bagging бо 10 модел
bagging_clf = BaggingClassifier(base_estimator=base_clf, n_estimators=10, random_state=42)
bagging_clf.fit(X_train, y_train)