Переобучение - это явление, когда модель машинного обучения получает очень высокие показатели точности на обучающих данных, но плохо справляется с новыми данными, которые она ранее не видела. Бэггинг (или метод ансамблей) - это метод комбинирования нескольких моделей машинного обучения для получения итогового прогноза. Он основан на создании набора моделей, каждая из которых обучается на случайной подвыборке данных с замещением и имеет одинаковый вес в формировании итогового прогноза. Для бэггинга снижение вероятности переобучения может достигаться с помощью следующих подходов: 1. Использование выбора с замещением для создания подвыборок. При обучении каждой модели бэггинга выбирается случайная подвыборка данных с замещением. Использование замещения позволяет повторять элементы в подвыборках, что создает разнообразие в обучающих данных для каждой модели. Это помогает избежать переобучения и уменьшить корреляцию между моделями. В результате, итоговый прогноз комбинированной модели будет более устойчивым. 2. Использование слабых классификаторов. Слабый классификатор - это модель, которая имеет невысокую точность в отдельности, но при этом различные слабые классификаторы могут давать разные ошибки. Баггинг комбинирует множество слабых классификаторов, и итоговый прогноз определяется путем усреднения или голосования по всем моделям. Использование слабых классификаторов помогает снизить вероятность переобучения, так как они менее склонны к переобучению и обладают большей устойчивостью к шуму в данных. 3. Валидация каждого обученного классификатора. После обучения каждой модели бэггинга, рекомендуется валидировать её на отложенной выборке или с использованием кросс-валидации. Это позволяет оценить качество каждой модели отдельно и определить, какие модели нужно включить в итоговый ансамбль. Валидация помогает предотвратить использование переобученных моделей и выбрать наилучший набор классификаторов для комбинирования. 4. Достаточно большой набор обучающих данных. Бэггинг обычно работает лучше с достаточно большим набором данных. Чем больше данных используется для обучения каждой модели, тем более разнообразными окажутся их прогнозы, и тем меньше будет корреляция между моделями. Больший объем данных может помочь уменьшить риск переобучения и улучшить качество итогового прогноза ансамбля. В итоге, для снижения вероятности переобучения при использовании бэггинга следует использовать выбор с замещением для создания случайных подвыборок обучающих данных, использовать слабые классификаторы, валидировать каждую модель и иметь достаточно большой объем данных.