Kavram SözlüğüMakine Öğrenmesi

Bagging

Farklı bootstrap örnekleri üzerinde birden fazla model eğitip sonuçları birleştirerek kararlılığı artıran ensemble yaklaşımı.

Bagging, model varyansını azaltmak için kullanılan güçlü bir ensemble prensibidir. Aynı algoritma farklı bootstrap örnekleri üzerinde eğitilir ve tahminler birleştirilir. Bu yaklaşım özellikle karar ağaçları gibi yüksek varyanslı modellerde çok etkilidir. Temel avantajı, tek modelin rastlantısal hassasiyetini azaltarak daha güvenilir sonuçlar üretmesidir.