Переобучение является одной из основных проблем машинного обучения, которая возникает, когда модель слишком сильно адаптируется к обучающим данным и теряет способность обобщать полученные знания на новые, ранее не встречавшиеся данные. Переобучение может привести к низкой способности модели делать точные прогнозы на новых данных. Один из подходов, который помогает снизить вероятность переобучения при использовании бэггинга, заключается в применении метода случайных подпространств (random subspaces). Бэггинг - это статистический алгоритм машинного обучения, который использует разные обучающие выборки, генерируя их путем случайного выбора наблюдений с возвращением из общей выборки. Каждая выборка обучается на отдельном базовом алгоритме, после чего полученные модели комбинируются для принятия окончательного решения. Однако бэггинг может приводить к переобучению, особенно если основной базовый алгоритм является достаточно сложным и адаптируется к обучающим данным слишком хорошо. Для снижения риска переобучения при использовании бэггинга применяются различные подходы, такие как случайные подпространства. Случайные подпространства - это метод, который заключается во всех pairs использовании только части признаков при каждой итерации бэггинга. Вместо того, чтобы использовать все доступные признаки, случайные подпространства выбирают подмножество случайных признаков для каждой обучающей выборки. Таким образом, каждый базовый алгоритм в бэггинге работает только с частью доступных признаков. Этот подход позволяет снизить вероятность переобучения, так как каждый базовый алгоритм обучается только на части признаков и не имеет доступа к полной информации. Это делает модели более устойчивыми к шуму и выбросам в данных, так как они не будут слишком сильно адаптироваться к ним. Другой подход, который может помочь снизить вероятность переобучения при использовании бэггинга, - это применение регуляризации на базовых алгоритмах. Регуляризация - это метод, который вводит дополнительные ограничения на параметры модели, чтобы уменьшить их вариативность и предотвратить переобучение. В бэггинге можно использовать регуляризацию, применяя ее к каждому базовому алгоритму в отдельности. Дополнительные ограничения, такие как L1 или L2 регуляризация, помогают уменьшить сложность модели и предотвратить переобучение. Еще одним подходом, который может помочь снизить вероятность переобучения при использовании бэггинга, является использование ансамбля базовых алгоритмов с различными параметрами или методами обучения. Например, можно использовать базовые алгоритмы с различными значениями параметров, разными видами регуляризации или разными алгоритмами обучения. Это позволяет увеличить разнообразие моделей в ансамбле и снизить риск переобучения. Таким образом, существует несколько подходов, которые могут помочь снизить вероятность переобучения при использовании бэггинга. Это включает в себя использование случайных подпространств для ограничения доступных признаков, применение регуляризации на базовых алгоритмах и использование разнообразия моделей в ансамбле. Комбинация этих подходов позволяет создать более устойчивую и обобщающую модель.