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En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le bootstrap aggregating, également appelé bagging, est une méthode d'apprentissage introduite par Breiman en 1994. L'idée est d'entraîner plusieurs modèles puis de produire un modèle final qui combine leurs sorties. Le bagging est un cas particulier de l'approche d'apprentissage ensembliste.

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