• не помогает повысить обобщающую способность моделей, но позволяет избавиться от случайных ошибок моделей в ансамбле —> ошибка ансамбля падает

Bagging - Bootstrap aggregating - decreases the Variance if the basic algorithms are not correlated

переход от первой строки ко второй в правом столбце обусловлен тем, что отклонение усредненного ответа всех моделей от таргета равно усредненному отклонению ответов всех моделей от таргета.

Questions

Зачем нам бустрапировать выборки? Зачем обучать деревья на немного различных данных?