Bagging может ускорить обучение Random Forest, так как каждый из базовых алгоритмов (деревьев решений) обучается на случайном подмножестве данных. 25

В результате применения bagging уменьшается средний квадрат ошибки, снижается дисперсия обучаемого классификатора. 2 На разных выборках ошибка будет отличаться не так сильно. 2 В результате модель будет меньше переобучаться. 2

Кроме того, bagging повышает стабильность и точность обучения, так как ошибки усредняются: если одна модель предсказывает плохо, то другие компенсируют это. 1