Пакетиране (Bootstrap Aggregating) в машинното обучение: Намаляване на вариацията и подобряване на генерализацията

Bagging (Bootstrap Aggregating) е техника, използвана в машинното обучение за намаляване на дисперсията на модел и подобряване на способността му за обобщение. Това включва създаване на множество екземпляри на един и същ модел, всеки с различно подмножество от данните за обучение, и комбиниране на техните прогнози, за да се направи окончателното прогнозиране.

Ето как работи:

1. Вземане на извадка от начален етап: Произволно подмножество от данните за обучение се избира със замяна (т.е. някои проби могат да бъдат избрани повече от веднъж). Това създава нов набор от данни, който е произволно представяне на оригиналния.
2. Обучение на модела: Всеки екземпляр на модела се обучава върху примера за първоначално зареждане.
3. Прогноза: Всеки екземпляр на модела прави прогноза върху тестовите данни.
4. Комбиниране на прогнози: Прогнозите от всички екземпляри на модела се комбинират с помощта на техника като усредняване или гласуване, за да се направи окончателната прогноза.

Идеята зад пакетирането е, че произволността при избора на данните за обучение и различните подмножества от функции, използвани от всеки екземпляр на модела ще намали дисперсията на модела и ще подобри способността му да обобщава нови данни. Чрез комбиниране на прогнозите на множество модели, пакетирането може също да помогне за намаляване на прекомерното оборудване и подобряване на устойчивостта на модела.

Багингът обикновено се използва в дървета на решения, произволни гори и други методи за обучение в ансамбъл. Това е особено полезно, когато има много функции в набора от данни и връзката между характеристиките и целевата променлива е сложна.