🤖 Что такое Бэггинг в машинном обучении

Бэггинг (от Bootstrap Aggregating) — это способ уменьшить переобучение и повысить точность моделей.

➡️ Идея очень простая:
1️⃣ Берем один и тот же алгоритм (например, дерево решений)
2️⃣ Несколько раз обучаем его на разных случайных подвыборках из исходных данных
3️⃣ Комбинируем ответы всех моделей (например, через голосование или усреднение)

⭐ Что в итоге

Модель становится устойчивее к шуму и ошибается реже, потому что мнение «толпы» чаще оказывается правильным, чем одного дерева.

📌 Классический пример бэггинга — Random Forest

Это просто куча решающих деревьев, собранных по принципу бэггинга.

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст