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. www.pickl.ai www.upgrad.com

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

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

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