バギング
bagging: bootstrap aggregation
母集団から多くの訓練データを得て、各訓練データを用いて別々の予測モデルを構築し、それらの予測を平均することで推定値
$ \hat{f}_{avg}(x)
を得る
しかしながら通常、複数の訓練データセットを得ることはない
そこで、ブートストラップを用いる
これによりB個の異なるブートストラップ訓練データを用いて、できる