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我是否可以说使用6个自变量的多元回归（当然是线性的）映射到一个因变量，然后“袋装”呢？这样，我使用一组训练数据（例如2-3个变量）来预测沿着该新回归线（多变量）的新随机点，然后我的迭代彼此建立，从而形成一个较大的数据集以减少方差？当我打包时，有什么需要我注意的事情，以及尽管人口规模增加且方差减小却无法从打包数据中得出的结论？