Как метод bagging влияет на ускорение обучения Random Forest?

Bagging может ускорить обучение Random Forest, так как каждый из базовых алгоритмов (деревьев решений) обучается на случайном подмножестве данных. www.mql5.com github.com

В результате применения bagging уменьшается средний квадрат ошибки, снижается дисперсия обучаемого классификатора. www.mql5.com На разных выборках ошибка будет отличаться не так сильно. www.mql5.com В результате модель будет меньше переобучаться. www.mql5.com

Кроме того, bagging повышает стабильность и точность обучения, так как ошибки усредняются: если одна модель предсказывает плохо, то другие компенсируют это. www.fastercapital.com