Практические последствия настройки температуры bagging в моделях машинного обучения включают:

• Улучшение обобщающей способности модели. 1 Повышение температуры bagging приводит к более разнообразным предсказаниям, что может улучшить устойчивость модели. 1 Однако слишком большая случайность может привести к снижению точности. 1
• Соответствие сложности модели. 1 Для простых моделей может быть полезно более низкое значение температуры, а для сложных — более высокое, чтобы уловить скрытые закономерности в данных. 1
• Контроль за производительностью. 1 При настройке температуры bagging необходимо следить за показателями производительности модели, такими как точность, точность и отзыв. 1 Также важно обращать внимание на признаки переобучения или недообучения, которые могут указывать на неправильное установление температуры. 1

Некоторые области применения bagging: классификация, регрессия, обнаружение аномалий. 5 Например, bagging эффективен в задачах обнаружения спама, анализа настроений и медицинской диагностики. 5