次のうち、バギングを用いるアルゴリズムはどれですか？

バギング（Bootstrap Aggregating）は、複数の独立したモデルを生成し、それらの予測を結合するアンサンブル学習の手法の一つです。ランダムフォレストはバギングを基にしている代表的なアルゴリズムです。ランダムフォレストは、多数の決定木を生成し、個々の木の予測を平均化することによってより高い分類精度を目指します。これにより、モデルのバリアンスを減少させ、過学習を防ぎます。