Почему бэггинг считается более эффективным методом, чем бустинг, в задачах с высокой размерностью данных?

Бэггинг может быть более эффективным, чем бустинг, в задачах с высокой размерностью данных, потому что он позволяет параллельно обучать несколько моделей, что ускоряет процесс и делает его подходящим для больших объёмов данных. 23

В бэггинге модели настраиваются независимо друг от друга, что снижает переобученность базовых моделей. 4 Это позволяет эффективно распределить настройку каждой модели по разным вычислительным устройствам. 4

Бустинг, в свою очередь, требует последовательного обучения моделей, что может быть вычислительно интенсивным, особенно при работе с большими объёмами данных или многочисленными итерациями. 3

Таким образом, бэггинг лучше подходит для ситуаций, когда важно снизить вариацию и риск переобучения, особенно при работе со сложными моделями. 2 Бустинг же эффективен, когда нужна высокая точность и требуется итеративное исправление ошибок, в частности в случаях дисбаланса классов или шумных данных. 2