Какие преимущества и недостатки имеет метод bagging в машинном обучении?

Некоторые преимущества метода bagging в машинном обучении:

• Снижение дисперсии. cloudzy.com www.pickl.ai Усреднение прогнозов разных моделей делает конечный результат более надёжным и менее подверженным колебаниям. www.pickl.ai
• Защита от переобучения. cloudzy.com www.pickl.ai Особенно эффективен в сложных наборах данных с множеством переменных. www.pickl.ai
• Параллельное обучение. www.pickl.ai Поскольку каждая модель обучается на отдельном подмножестве данных, процесс можно проводить параллельно, что экономит время на вычисления. www.pickl.ai

Некоторые недостатки метода bagging в машинном обучении:

• Увеличение вычислительных затрат. cloudzy.com www.pickl.ai Обучение и агрегирование прогнозов многих моделей может быть затратным по времени, особенно при работе с большими наборами данных или сложными моделями. cloudzy.com
• Неэффективность для моделей с низкой дисперсией. cloudzy.com Например, для линейной регрессии. cloudzy.com В таких случаях отдельные модели уже имеют низкий уровень ошибок, поэтому агрегирование прогнозов мало улучшает результаты. cloudzy.com
• Снижение интерпретируемости. cloudzy.com www.pickl.ai С комбинацией нескольких моделей становится сложнее понять, как принимаются прогнозы, так как результат основан на объединённом выходе многих моделей. www.pickl.ai