Odborné vysvětlení: Bagging (Bootstrap Aggregating) je metoda souborného učení, která vytváří několik podmnožin původního datasetu pomocí náhodného výběru s opakováním. Na každé podmnožině je natrénován samostatný model. Konečná predikce je vytvořena agregací (např. průměrováním nebo hlasováním) predikcí všech modelů. Bagging pomáhá snižovat varianci a předcházet přeučení.
Vysvětlení pro laiky: Bagging je jako když máte velkou tašku s různými druhy ovoce a chcete zjistit, jaké ovoce je tam nejvíc. Místo počítání všeho ovoce najednou, vytáhnete několikrát hrst ovoce, spočítáte, co je v každé hrsti, a pak uděláte průměr z těchto počtů. V AI to znamená, že počítač se učí na různých částech dat a pak kombinuje to, co se naučil, aby dosáhl přesnějšího výsledku.
Bagging (Bootstrap Aggregating) is an ensemble learning method that creates several subsets of the original dataset using random sampling with replacement. A separate model is trained on each subset. The final prediction is created by aggregating (e.g., averaging or voting) the predictions of all models. Bagging helps reduce variance and prevent overfitting.
