
Разработка модели и ее автономная оценка | 171
Бэггинг, как правило, улучшает нестабильные методы типа нейросетей, классифи-
кации и дерева решений, а также отбора переменных в линейной регрессии. Но он
может немного снизить производительность стабильных методов — таких как
метод k-ближайших соседей
4
.
Одним из примеров бэггинга может служить метод случайного леса. Это набор де-
ревьев решений, собранный как при помощи бэггинга, так и методом случайного
выбора признаков, при котором каждое дерево может выбирать для использования
признаки только из случайного их подмножества.
Бустинг
Бустинг (boosting) — это семейство итеративных ...