التعبئةBagging يقلل التباين من خلال تدريب نماذج متعددة على عينات مختلفة من البيانات، ثم دمج نتائجها. هذا يقلل من تأثير التباين العالي الناتج عن حساسية بعض النماذج (مثل أشجار القرار) للتغيرات الطفيفة في البيانات. عندما يتم دمج نتائج هذه النماذج، يتم موازنة الأخطاء الفردية، مما يؤدي إلى نتائج أكثر استقرارًا.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق