Bagging Ensemble
Bagging, short for bootstrap aggregating, is an ensemble method that reduces variance by training multiple copies of a single learning algorithm on different random subsets of the training data. Each subset is created via bootstrap sampling—randomly drawing samples with replacement. Predictions are combined through majority voting (classification) or averaging (regression). Introduced by Leo Breiman in 1996, bagging forms the foundation for random forests and is particularly effective for reducing overfitting in high-variance models.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123-140. · DOI 10.1007/BF00058655
- Efron, B. (1979). Bootstrap methods: another look at the jackknife. The Annals of Statistics, 7(1), 1-26. · DOI 10.1214/aos/1176344552
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Verwandte Methoden
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