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データサイエンティストは、モデルの予測の安定性を評価するために、複数のブートストラップによる集約を比較した。
バギングは分散を減らすことで機械学習モデルの安定性と精度を向上させることが多い。
研究者たちは分類モデルの分散を減らし精度を向上させるために、再標本化を用いるアンサンブルメタアルゴリズムであるバギングを適用した。
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