Я считаю, что использование слабых классификаторов является наиболее эффективным подходом для снижения вероятности переобучения при использовании бэггинга.
В бэггинге, или ансамблевых методах, основная идея заключается в создании ансамбля слабых классификаторов и объединении их предсказаний для получения более точного результата. Однако, при использовании сильных классификаторов, которые могут быть склонны к переобучению, риск возникновения переобучения увеличивается. При этом, выборка данных для обучения может также привести к переобучению, особенно если используется выборка с замещением, то есть одни и те же объекты могут быть выбраны несколько раз для обучения классификаторов.
Поэтому я рекомендую использовать слабые классификаторы при применении бэггинга. Слабые классификаторы имеют ограниченную мощность, что позволяет им сохранять более обобщающую способность и снижает риск переобучения. Также важно проводить валидацию каждого обученного классификатора, чтобы оценить его способность обобщения и выбрать наиболее устойчивые модели.
Таким образом, использование слабых классификаторов и валидация каждого обученного классификатора позволяют снизить вероятность переобучения при использовании бэггинга.