Bagging 是 bootstrap 聚合的缩写，是一种集成的机器人学习技术，在提示高模型的准确性和稳定性。它所涉及随机抽取了同样的替换（引用nignatsIceLisseSice）来生成的数据集成的多个版本，并在每一个版本上都有 creconeonexoneNictens creconeone单一的模版。然而之后，通过汇总所有模型的预测来实现最终的预期，通常会采纳回归任务的平均值或大多数人对分类任务的投票。装备可以减小方差，有助防过度组合，并提高高模型的整体性能力。
装袋的含义集合中作为机器人学习中的一种强大技术的作用上，它可以组合多个模型，生成更准确、更准确、更稳定的预测模型。以下是该经历过的运气作业方式：
原始数据集成的多个子集合是通过随机抽出来的，然后替换来创建的。每一个子集（称为引擎本人）的大小与原创数据集不一样，但由于替换，观看一些测试值在引擎中会出现很多次，但由于替换，观看一些测试值可能在引擎中会出现很多次，而其他观看值可能。
在每一个引擎中引用本次练习一个单元独家的模版。这些模型可以是相似的同义类型（例如决策树），也可以是不同的类型，具体取而代之的具体实例。由于每一个模组类型都是根据不同的数据子集成的数据，因为它们有可能捕获数据分布的不同方面。
在完成所有模组后，将它们的预测测试组合在一起形成的最终输出输出。对于归还任务的业务，预测采集的平均值。对于分类任务业务，使用多数票，其中从各位模中获得最多的选票的类别别被选为最终预期。
装备的主要好处是它能减小少模型的方差。当模型对策数据的波动过敏感，而从导向致死度合一时，就会出现高方差。通过对多个 PO 型的预测结果求平均值，可以将这些波动平滑动，并生成 Slastible 和可靠的模型。这使得得装模对容易产生高方差的模版（例如决策树）特别有效。
随机森林算法是最著名的装备算法之一，它会根据不同的引擎引用本次的多个决策树和随机特征子集合的结论。随机森林既受益于装备的方差减小，也受益于随机特定的选择提供树木的额外去关联。
对于使用机器学习模式进行决策、预测测试和数据驱动的企业而言，了解装备的含义至关重要。装袋具有多种优势，可以显著增强这些模特的性能和可靠性。
对于企业而言，装备很重要，因为它可以提高高模型的准确性和稳定性。通过减小方差，装备有助手防止过敏度组合，确认保守型号更好地推广，到看不见的新数据。这是错误成本高中的应用中尤金的有价值，例如财务预测预测、检测和医疗诊断。
装备还增强了模型的稳定性。在许多业务场景中，可用于 cricpem 型号的数据可能很噪音或包含异常值。使用装备的模组型不太可能受这些异常的影响，因为这可以预见到更一致且可靠。这种可靠性对应于保守自动化系统的信任和确认保守的生成的见解可付款等于保守自动化系统的信任和确认保守的生物。
使用相反简单的基本模版，装配也可以显而易见地提高高性能。例如，在随机森林中使用套装组合时，可以将其转换为高效率的模组，可以将其转换为高效的模型。这使得能量利用决策树的简单性质和可解释性，同时缓解其缺点，从而，提供更强大、更用户友好的机器人学习解决方案。
最后，bagging 是一种机器人的习得技术，它通过在不同的引擎中引入了本次练习模型并汇总了其预测来创建多个模型。对于企业而言，装备很重要，因为它可以减少少方差，防止过度组合，并增强增强机器学习模式的准确性和稳定性。子们的含义显而易见，它在建立更强大、更可靠的模型方框中，这些模型对于 data 驱动行业的有效决策和竞争优越至关重要。