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Article · Français
Le bootstrap aggregating, également appelé bagging (de bootstrap aggregating), est un meta-algorithme d'apprentissage ensembliste conçu pour améliorer la stabilité et la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. Il réduit la variance et permet d'éviter le surapprentissage. Bien qu'il soit généralement appliqué aux méthodes d'arbres de décision, il peut être utilisé avec n'importe quel type de méthode. Le bootstrap aggregating est un cas particulier de l'approche d'apprentissage ensembliste.
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