Bagging (Bootstrap Aggregating) beim maschinellen Lernen: Reduzierung der Varianz und Verbesserung der Generalisierung

Bagging (Bootstrap Aggregating) ist eine Technik, die beim maschinellen Lernen verwendet wird, um die Varianz eines Modells zu reduzieren und seine Generalisierungsfähigkeit zu verbessern. Dabei geht es darum, mehrere Instanzen desselben Modells zu erstellen, jede mit einer anderen Teilmenge der Trainingsdaten, und ihre Vorhersagen zu kombinieren, um die endgültige Vorhersage zu treffen.

So funktioniert es:

1. Bootstrap-Stichprobe: Eine zufällige Teilmenge der Trainingsdaten wird mit Ersetzung ausgewählt (d. h. einige Stichproben können mehr als einmal ausgewählt werden). Dadurch wird ein neuer Datensatz erstellt, der eine zufällige Darstellung des ursprünglichen Datensatzes ist.
2. Modelltraining: Jede Instanz des Modells wird anhand des Bootstrap-Beispiels trainiert.
3. Vorhersage: Jede Instanz des Modells trifft eine Vorhersage auf den Testdaten.
4. Kombinieren von Vorhersagen: Die Vorhersagen aus allen Instanzen des Modells werden mithilfe einer Technik wie Mittelung oder Abstimmung kombiniert, um die endgültige Vorhersage zu treffen Jede Instanz des Modells verringert die Varianz des Modells und verbessert seine Fähigkeit zur Verallgemeinerung auf neue Daten. Durch die Kombination der Vorhersagen mehrerer Modelle kann Bagging auch dazu beitragen, Überanpassungen zu reduzieren und die Robustheit des Modells zu verbessern. Bagging wird häufig in Entscheidungsbäumen, Zufallswäldern und anderen Ensemble-Lernmethoden verwendet. Dies ist besonders nützlich, wenn der Datensatz viele Features enthält und die Beziehung zwischen den Features und der Zielvariablen komplex ist.