Bootstrap aggregation, also known as bagging, is an ensemble learning method that varies the training data to find a varied collection of ensemble members [1]}. Both regression and statistical classification can benefit from the bagging strategy. Bagging is used with decision trees to significantly improve model stability by enhancing accuracy and reducing variance, removing the problem of overfitting.

Бутстрэп-агрегация, также известная как бэггинг, является методом ансамблевого обучения, который изменяет тренировочные данные для образования разнообразной коллекции ансамблевых членов [1]. К бэггингу можно применять как регрессию, так и статистическую классификацию. Бэггинг применяется с решающими деревьями для существенного улучшения стабильности модели путем повышения точности и снижения дисперсии, а также для устранения проблемы переобучения.