Bagging (Bootstrap Aggregating) dans l'apprentissage automatique : réduire la variance et améliorer la généralisation

Le bagging (Bootstrap Aggregating) est une technique utilisée en apprentissage automatique pour réduire la variance d'un modèle et améliorer sa capacité de généralisation. Cela implique de créer plusieurs instances du même modèle, chacune avec un sous-ensemble différent de données d'entraînement, et de combiner leurs prédictions pour effectuer la prédiction finale.

Voici comment cela fonctionne :

1. Échantillonnage bootstrap : un sous-ensemble aléatoire des données d'entraînement est sélectionné avec remplacement (c'est-à-dire que certains échantillons peuvent être sélectionnés plus d'une fois). Cela crée un nouvel ensemble de données qui est une représentation aléatoire de l'original.
2. Formation du modèle : chaque instance du modèle est formée sur l'échantillon bootstrap.
3. Prédiction : chaque instance du modèle effectue une prédiction sur les données de test.
4. Combinaison de prédictions : les prédictions de toutes les instances du modèle sont combinées à l'aide d'une technique telle que la moyenne ou le vote pour effectuer la prédiction finale.

L'idée derrière le bagging est que le caractère aléatoire de la sélection des données d'entraînement et des différents sous-ensembles de fonctionnalités utilisés par chaque instance du modèle réduira la variance du modèle et améliorera sa capacité à se généraliser à de nouvelles données. En combinant les prédictions de plusieurs modèles, le bagging peut également contribuer à réduire le surajustement et à améliorer la robustesse du modèle.

Le bagging est couramment utilisé dans les arbres de décision, les forêts aléatoires et d'autres méthodes d'apprentissage d'ensemble. Ceci est particulièrement utile lorsqu’il existe de nombreuses fonctionnalités dans l’ensemble de données et que la relation entre les fonctionnalités et la variable cible est complexe.