Bagging in Machine Learning

Що таке пакування в машинному навчанні?

Bootstrap-агрегування, або "пакування", - це метод, який використовується в машинному навчанні, щоб зробити моделі прогнозування більш стабільними та мінімізувати варіації. Це різновид ансамблевого навчання, в якому багато моделей, навчених на різних підмножинах навчальних даних, об'єднуються для створення більш точної та надійної моделі.

Набір даних вибирається випадковим чином із заміною для побудови декількох підмножин, відомих як бутстреп-вибірки, в пакетах. Базова модель, така як дерево рішень або випадковий ліс, навчається окремо на кожній бутстрап-вибірці. Потім результати кожної моделі агрегуються, часто шляхом обчислення середнього значення для задач регресії або моди для задач класифікації.

• Перевага пакування полягає в тому, що воно зменшує дисперсію моделі шляхом усереднення прогнозів багатьох моделей. Це покращує точність і стабільність моделі, особливо коли окремі моделі мають значну варіацію.

Пакування можна використовувати з різними базовими моделями, включаючи дерева рішень, нейронні мережі та машини опорних векторів.

Це потужний підхід, який можна використовувати для підвищення ефективності моделей ML. Він є особливо успішним, коли базові моделі мають високу дисперсію і є велика кількість навчальних даних.

Метод пакування

Bootstrap-агрегування - це техніка ансамблевого навчання, яка об'єднує багато моделей для отримання більш точної та надійної моделі прогнозування. Алгоритм агрегації включає наступні етапи:

• Бутстреп вибірка - це процес випадкової вибірки набору даних із заміною для створення різних підмножин, відомих як бутстреп вибірки. Розмір кожної підмножини дорівнює розміру вихідного набору даних.
• Навчання базової моделі- Базова модель, наприклад, дерево рішень або нейронна мережа, навчається індивідуально на кожній бутстрап вибірці. Оскільки підмножини не схожі, кожна базова модель генерує окрему модель прогнозування.
• Агрегація- Результат кожної базової моделі потім об'єднується за допомогою агрегації, яка зазвичай виконується шляхом взяття середнього значення для задач регресії або режиму для задач класифікації. Цей процес агрегування сприяє зменшенню дисперсії та покращенню узагальнюючих характеристик остаточної моделі прогнозування.
• Прогнозування- Закінчена модель використовується для прогнозування нових даних.

Пакетний регресор - це метод машинного навчання, який навчає кілька регресійних моделей за допомогою методу пакетів, а потім об'єднує їх для побудови більш точної та надійної кінцевої моделі.

Пакетний регресор ефективно зменшує кінцеву дисперсію моделі та покращує продуктивність узагальнення. Він може вловлювати чіткі закономірності в даних і створювати більш точний прогноз, використовуючи численні базові регресійні моделі. Крім того, він добре працює з великими наборами даних і може використовуватися з низкою базових регресійних моделей.

Переваги пакування в мішки

• Точність- Об'єднуючи численні базові моделі та усереднюючи їхні прогнози, пакування мінімізує похибку, а отже, підвищує точність кінцевої моделі.
• Перенавчання- Пакування моделі зменшує перенавчання, яке відбувається, коли модель вивчає шум у навчальних даних, а не базову закономірність. Об'єднання в мішки зменшує дисперсію і, відповідно, перенавчання кінцевої моделі, використовуючи численні базові моделі та усереднюючи їхні прогнози.
• Ефективно працює з різними базовими моделями- Об'єднання в мішки добре працює з кількома базовими моделями, зокрема з деревами рішень, нейронними мережами та регресійними моделями. Універсальність методу bagging дозволяє використовувати його в широкому спектрі застосувань і дисциплін.
• Ефективний з великими наборами даних- Метод bagging ефективно працює з величезними наборами даних, оскільки він зменшує обчислювальні витрати на навчання однієї моделі на всьому наборі даних. Замість цього набір даних розбивається на менші групи, і базова модель навчається на кожній підгрупі, що значно зменшує загальний час обчислень.
• Підвищує стійкість моделі- Баггінг підвищує стійкість кінцевої моделі, зменшуючи вплив викидів і зашумлених точок даних.