Как Бэггинг помогает уменьшить дисперсию модели?

Бэггинг помогает уменьшить дисперсию модели, предотвращая переобучение. web.archive.org

При использовании этого метода создаётся множество деревьев решений, каждое из которых обучается на случайной подвыборке данных с возвращением (bootstrap-выборка). chat01.ai t.me Затем прогнозы этих деревьев объединяются (обычно путём усреднения или голосования). chat01.ai t.me

Несколько причин, как это помогает уменьшить дисперсию:

• Разнообразие моделей. chat01.ai Поскольку каждое дерево обучается на разной выборке данных, модели получаются различными. chat01.ai Это разнообразие помогает компенсировать ошибки отдельных деревьев. chat01.ai
• Усреднение ошибок. chat01.ai При объединении прогнозов ошибки отдельных деревьев имеют тенденцию компенсировать друг друга, особенно если они не систематические. chat01.ai
• Стабильность модели. chat01.ai Усреднённый результат более устойчив к шуму и выбросам в данных. chat01.ai

В итоге бэггинг уменьшает дисперсию модели без значительного увеличения смещения, что улучшает общую точность и надёжность прогнозов. chat01.ai