Jabarkan Deskripsi secara teknik dari Bootstrap aggregating

Diberikan sebuah standar training set  yang berukuran n, bagging menghasilkan m training set baru , masing-masing berukuran n', dengan sampling dari D secara uniform dan dengan penggantian (with replacement). Karena sampling dengan penggantian, maka beberapa observasi dapat diulang dalam setiap . Jika n'''=n, maka besar n set  diharapkan memiliki fraksi (1 - 1/e) (≈63.2%) dari contoh unik dari D, sisanya menjadi duplikat. Jenis contoh/sampel ini dikenal sebagai bootstrap sampel. Model m dipasang menggunakan sampel bootstrap m'' di atas dan dikombinasikan dengan rata-rata output (untuk regresi) atau voting (untuk klasifikasi).

Bagging mengarah ke "perbaikan prosedur yang tidak stabil" (Breiman, 1996), yang meliputi jaringan syaraf tiruan, klasifikasi dan pohon regresi, dan seleksi subset dalam regresi linier (Breiman, 1994). Pengaplikasian yang menarik dari bagging yang menunjukkan perbaikan dalam operasi pembelajaran dapat dilihat di sini. Di sisi lain, hal ini dapat sedikit menurunkan kinerja metode yang stabil seperti K-NN (Breiman, 1996).