Bagging (Bootstrap Aggregating) στη Μηχανική Μάθηση: Μείωση της Διακύμανσης και Βελτίωση της Γενίκευσης
Το Bagging (Bootstrap Aggregating) είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται στη μηχανική εκμάθηση για τη μείωση της διακύμανσης ενός μοντέλου και τη βελτίωση της ικανότητας γενίκευσής του. Περιλαμβάνει τη δημιουργία πολλαπλών περιπτώσεων του ίδιου μοντέλου, το καθένα με διαφορετικό υποσύνολο των δεδομένων εκπαίδευσης, και το συνδυασμό των προβλέψεών τους για να γίνει η τελική πρόβλεψη.
Δείτε πώς λειτουργεί:
1. Δειγματοληψία εκκίνησης: Επιλέγεται ένα τυχαίο υποσύνολο των δεδομένων εκπαίδευσης με αντικατάσταση (δηλαδή, ορισμένα δείγματα μπορεί να επιλεγούν περισσότερες από μία φορές). Αυτό δημιουργεί ένα νέο σύνολο δεδομένων που είναι μια τυχαία αναπαράσταση του αρχικού.
2. Εκπαίδευση μοντέλου: Κάθε παρουσία του μοντέλου εκπαιδεύεται στο δείγμα εκκίνησης.
3. Πρόβλεψη: Κάθε στιγμιότυπο του μοντέλου κάνει μια πρόβλεψη για τα δεδομένα δοκιμής.
4. Συνδυασμός προβλέψεων: Οι προβλέψεις από όλες τις περιπτώσεις του μοντέλου συνδυάζονται χρησιμοποιώντας μια τεχνική όπως ο μέσος όρος ή η ψηφοφορία για να γίνει η τελική πρόβλεψη. κάθε περίπτωση του μοντέλου θα μειώσει τη διακύμανση του μοντέλου και θα βελτιώσει την ικανότητά του να γενικεύει σε νέα δεδομένα. Συνδυάζοντας τις προβλέψεις πολλών μοντέλων, το bagging μπορεί επίσης να βοηθήσει στη μείωση της υπερβολικής προσαρμογής και στη βελτίωση της στιβαρότητας του μοντέλου. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν υπάρχουν πολλά χαρακτηριστικά στο σύνολο δεδομένων και η σχέση μεταξύ των χαρακτηριστικών και της μεταβλητής στόχου είναι πολύπλοκη.
Μου αρέσει
Δεν μου αρέσει
Αναφορά σφάλματος περιεχομένου
Κοινή
