O Bagging cria um único modelo robusto a partir de diversos modelos simples, o que reduz a complexidade computacional.

O Bagging combina múltiplos modelos para reduzir o viés do modelo, melhorando a robustez e prevenindo overfitting.

O Bagging usa redes neurais profundas para construir modelos complexos.

O Bagging é uma técnica de aprendizado não supervisionado, utilizada para clustering.

O Bagging é mais rápido que qualquer modelo individual, pois utiliza um único modelo para treinamento.