기계 학습
배깅()은 bootstrap aggregating의 줄임말로 통계적 분류와 회귀 분석에서 사용되는 기계 학습 알고리즘의 안정성과 정확도를 향상시키기 위해 고안된 일종의 앙상블 학습법의 메타 알고리즘이다. 또한 배깅은 분산을 줄이고 과적합()을 피하도록 해준다. 결정 트리 학습법이나 랜덤 포레스트에만 적용되는 것이 일반적이기는 하나, 그 외의 다른 방법들과 함께 사용할 수 있다.