# 自助聚合（Bagging）

Bagging (Bootstrap Aggregating) 是一種集成學習技術，透過對原始資料集進行多次有放回的抽樣，訓練多個模型，並將它們的預測結果進行平均或投票。

## 完整說明

Bagging (Bootstrap Aggregating) 是一種集成學習方法，旨在提高機器學習模型的穩定性和準確性。它通過對原始資料集進行多次有放回的抽樣（Bootstrap），為每個樣本建立一個獨立的訓練集。然後，在每個訓練集上訓練一個模型，最後將所有模型的預測結果進行平均（對於回歸問題）或投票（對於分類問題）。

## 常見問題

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來源：https://aiterms.tw/terms/bagging
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