Бэггинг, сокращение от bootstrap aggregating, — ансамблевый метод обучения, при котором несколько моделей независимо обучаются на случайных выборках обучающих данных, отобранных с возвращением. Затем их прогнозы объединяются, часто путем усреднения или голосования, чтобы снизить дисперсию и повысить устойчивость.
A method to train an ensemble where each constituent model trains on a random subset of training examples sampled with replacement. For example, a random forest is a collection of decision trees trained with bagging. The term bagging is short for b ootstrap agg regating. See Random forests in the Decision Forests course for more information.