عدم الاستقرار

خاصية تعني أن تغييرات صغيرة في بيانات التدريب تُسبب تغييرات كبيرة في النموذج الناتج. أشجار القرار والشبكات العصبية أمثلة على نماذج غير مستقرة، وهي بالضبط النماذج التي يستفيد منها التكييس أكثر.

A property where small changes in the training data cause large changes in the resulting model. Decision trees and neural nets are unstable — exactly the models that benefit most from bagging.