Kỹ thuật ‘Bagging’ (Bootstrap Aggregating) trong học máy thường được áp dụng để:

Tăng cường độ phức tạp của mô hình

Giảm phương sai (variance) của mô hình, giúp chống overfitting

Tìm kiếm các cụm dữ liệu

Giảm thiểu sai số hệ thống (bias)