Конспект по методам классификации данных

Сдаётся мне, что вы путаете бустинг с бэггингом. :) Boosting — это когда мы пытаемся на плохо классифицированных моделью данных «доучиться» с помощью дополнительных моделей. А то, что вы описали — сэмплинг данных и усреднение моделей, выученных на этих сэмплах — это bootstrap aggregation, то есть bagging. Кстати, до кучи надо бы тогда и про стэкинг рассказать, чтобы уж «полный фарш» был. :)