Bagging (Bootstrap Aggregating) i Machine Learning: Reduktion af varians og forbedring af generalisering

Bagging (Bootstrap Aggregating) er en teknik, der bruges i maskinl
ring til at reducere variansen af en model og forbedre dens generaliseringsevne. Det indeb
rer at oprette flere forekomster af den samme model, hver med en anden delm
ngde af tr
ningsdataene, og kombinere deres forudsigelser for at lave den endelige forudsigelse.

Sådan fungerer det:

1. Bootstrap-sampling: En tilf
ldig delm
ngde af tr
ningsdataene v
lges med udskiftning (dvs. nogle prøver kan v
lges mere end én gang). Dette skaber et nyt datas
t, der er en tilf
ldig repr
sentation af det originale.
2. Modeltr
ning: Hver instans af modellen tr
nes på bootstrap-prøven.
3. Forudsigelse: Hver forekomst af modellen laver en forudsigelse på testdataene.
4. Kombinering af forudsigelser: Forudsigelserne fra alle forekomster af modellen kombineres ved hj
lp af en teknik såsom gennemsnit eller afstemning for at lave den endelige forudsigelse.

Idéen bag bagging er, at tilf
ldigheden i udv
lgelsen af tr
ningsdata og de forskellige delm
ngder af funktioner, der bruges af hver forekomst af modellen vil reducere modellens varians og forbedre dens evne til at generalisere til nye data. Ved at kombinere forudsigelserne fra flere modeller kan posering også bidrage til at reducere overfitting og forbedre modellens robusthed.

Bagging er almindeligt anvendt i beslutningstr
er, tilf
ldige skove og andre ensemblel
ringsmetoder. Det er is
r nyttigt, når der er mange funktioner i datas
ttet, og forholdet mellem funktionerne og målvariablen er komplekst.