Chiziqli algoritmlarga bagging qoʻllash natijasida nima boʻladi?

Bagging (bootstrap aggregating) ni lineyli algoritmlarga qoʻllash odatda unumli natijani sezilarli darajada yaxshilamaydi. Bu, odatda, lineyli modellarning kamroq dispersiya va yuqori xatolik bilan bogʻliq bo‘lishi bilan bog‘liq. Bagging yuqori dispersiyali modellarga (masalan, qaror daraxtlari) samarali, chunki u o‘zgaruvchanlikni o‘rtacha qilish orqali kamaytiradi.

Lineyli modellarga bagging qo‘llashda:

• Turli kichik to‘plamlarda o‘qitilgan modellarning o‘rtacha qiymati xatoni sezilarli darajada kamaytirmaydi.
• Shovqinlarga chidamliligini biroz oshirishi mumkin, lekin yutug‘i odatda kam bo‘ladi.

Shuning uchun, lineyli algoritmlar uchun odatda boshqa yaxshilash usullari, masalan, tartibga solish yoki xususiyatlarni tanlash qo‘llaniladi, va bagging murakkabroq va barqaror bo‘lmagan modellarga qo‘llanadi.