Bagging

Nell'apprendimento automatico, il bagging (contrazione di bootstrap aggregating) è una tecnica dell'apprendimento d'insieme in cui più modelli dello stesso tipo vengono addestrati su insiemi di dati diversi, ciascuno ottenuto da un insieme di dati iniziale tramite campionamento casuale con rimpiazzo (bootstrap).[1] Il nome bagging deriva quindi dall'applicazione della tecnica del bootstrap con l'aggregazione di più modelli (aggregating).

Note

  1. ^ Andrea De Mauro, Big data analytics : guida per iniziare a classificare e interpretare dati con il machine learning, Apogeo, 2019, ISBN 9788850334780, OCLC 1065010076. URL consultato il 10 novembre 2019.
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