Catégorie:Bagging

Le bagging est une méthode de Machine Learning permettant d’améliorer la performance et la stabilité des algorithmes. On peut utiliser le bagging en régression comme en classification. Il permet de réduire la variance du modèle et de limiter son surapprentissage. La prédiction finale prend en effet en considération l’ensemble des modèles entraînés pour réaliser sa prédiction finale. En classification, on parle d’un “vote des modèles”.