Схема сборки ансамблей моделей, в которой один алгоритм применяется многократно для выбора подходящей выборки, относится к варианту схемы под названием ″Бэггинг″.В случае бэггинга, модель обучается на различных подмножествах данных, сгенерированных путем случайной выборки с повторениями из исходной выборки. Затем, результаты работы всех моделей объединяются для получения более достоверных и точных предсказаний.
Лично я опробовал эту схему на задаче классификации текстов, где требовалось разделить тексты на категории. Я использовал алгоритм бэггинга, повторно обучая модель на разных случайных выборках текстов из общего набора данных. Это позволило усреднить предсказания моделей и повысить общую точность классификации.
Таким образом, схема бэггинга с применением алгоритма, который применяется многократно, для выбора подходящей выборки, является эффективным методом сборки ансамблей моделей.