Bootstrap Aggregating: 편집 역사

2024년 12월 1일 (일)

• 최신이전 08:542024년 12월 1일 (일) 08:54‎ Prairie 토론 기여‎ 4,422 바이트 +26‎ 편집 요약 없음 편집 취소 태그: 시각 편집

• 최신이전 03:532024년 12월 1일 (일) 03:53‎ Prairie 토론 기여‎ 4,396 바이트 +4,396‎ Created page with "'''Bootstrap Aggregating''', commonly known as '''Bagging''', is an ensemble learning method designed to improve the stability and accuracy of machine learning models. It works by combining the predictions of multiple base models, each trained on different subsets of the data created through the bootstrap sampling technique. Bagging reduces variance, mitigates overfitting, and improves model robustness. == Overview == Bootstrap aggregating is built on two fundamental co..."