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Bagging

Mittelung vieler Modelle auf Datenstichproben.

Aktualisiert: 11.07.2026

Bagging (Bootstrap Aggregating) trainiert mehrere Modelle auf zufällig gezogenen Stichproben der Daten und mittelt ihre Vorhersagen. Das verringert die Streuung und macht das Ergebnis stabiler. Random Forest ist das bekannteste Beispiel für dieses Prinzip.