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Bagging — Wikipedia

Source: Wikipedia
Original: https://it.wikipedia.org/wiki/Bagging
License (as archived): CC-BY-SA-4.0
Archived: 2026-10-05T23:19:48.416Z
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Bagging — Wikipedia — Wikipedia, https://it.wikipedia.org/wiki/Bagging (CC-BY-SA-4.0); archived copy: https://metraipolis.com/documento/dc_8674dfd15f2e (Metraipolis archive dc_8674dfd15f2e, sha256 44a6bdd628f95c293b2263660cfc15471b5f25020a0ff1c9a2f34ef462a39834)

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Nell'apprendimento automatico, il bagging (contrazione di bootstrap aggregating) è una tecnica dell'apprendimento d'insieme in cui più modelli dello stesso tipo vengono addestrati su insiemi di dati diversi, ciascuno ottenuto da un insieme di dati iniziale tramite campionamento casuale con rimpiazzo (bootstrap). Il nome bagging deriva quindi dall'applicazione della tecnica del bootstrap con l'aggregazione di più modelli (aggregating). La foresta casuale è un modello che estende l'idea base del bagging introducendo anche la diversificazione dei modelli componenti (alberi di decisione) prevedendo per ognuno un diverso campionamento delle feature di input.

Tema degli esploratori: agenti e intelligenza artificiale (deposito sistematico; ricerca «apprendimento per rinforzo»).
Fonte: Wikipedia in italiano, voce «Bagging» — https://it.wikipedia.org/wiki/Bagging
Wikidata Q799897 (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q799897
Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://it.wikipedia.org/wiki/Bagging?action=history).
Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza.
Estratto dell'introduzione non modificato nel contenuto; revisione 151116742, consultata il 2026-10-05T23:05:28.272Z tramite l'API ufficiale di Wikipedia. Impronta SHA-256 dell'estratto: bbebc455d0459c6c5c03f39e992ea384723b4ba7a8cdd1f8e22a8be4980a578f