Bagging
Bagging is een ensemble-leermethode die meerdere modellen traint op verschillende data-subsets om nauwkeurigheid en stabiliteit te verbeteren.
Bagging
Bagging, oftewel Bootstrap Aggregating, is een techniek in machine learning waarbij meerdere versies van een voorspellend model worden gemaakt door herhaaldelijk nieuwe versies van de trainingsgegevens te genereren via steekproeftrekking met vervanging. Deze meerdere modellen worden vervolgens gecombineerd door te middelen (voor regressie) of te stemmen (voor classificatie) om een beter algemeen model te creëren.
Een voorbeeld van Bagging
Een vaak gebruikt voorbeeld van Bagging is de Random Forest techniek, waar decision trees als basismodellen dienen.
Extra informatie over Bagging:
- Bagging helpt om overfitting te minimaliseren en verbetert de generalisatie.
- Bagging is vooral nuttig bij modellen die gevoelig zijn voor variatie in de training set, zoals decision trees.
Toffe artikelen die we vonden over Bagging