Bagging (agregación Bootstrap) en el aprendizaje automático: reducción de la varianza y mejora de la generalización

Bagging (Bootstrap Aggregating) es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para reducir la varianza de un modelo y mejorar su capacidad de generalización. Implica crear múltiples instancias del mismo modelo, cada una con un subconjunto diferente de datos de entrenamiento, y combinar sus predicciones para hacer la predicción final. Así es como funciona: 1. Muestreo de arranque: se selecciona un subconjunto aleatorio de los datos de entrenamiento con reemplazo (es decir, algunas muestras se pueden seleccionar más de una vez). Esto crea un nuevo conjunto de datos que es una representación aleatoria del original.
2. Entrenamiento del modelo: cada instancia del modelo se entrena en la muestra de arranque.3. Predicción: cada instancia del modelo hace una predicción sobre los datos de prueba.
4. Combinación de predicciones: las predicciones de todas las instancias del modelo se combinan utilizando una técnica como promediar o votar para hacer la predicción final. La idea detrás del embolsado es que la aleatoriedad en la selección de los datos de entrenamiento y los diferentes subconjuntos de características utilizadas por cada instancia del modelo reducirá la varianza del modelo y mejorará su capacidad para generalizar a nuevos datos. Al combinar las predicciones de múltiples modelos, el ensacado también puede ayudar a reducir el sobreajuste y mejorar la solidez del modelo. El ensacado se usa comúnmente en árboles de decisión, bosques aleatorios y otros métodos de aprendizaje conjunto. Es particularmente útil cuando hay muchas características en el conjunto de datos y la relación entre las características y la variable de destino es compleja.