मशीन लर्निंग में बैगिंग (बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग): भिन्नता को कम करना और सामान्यीकरण में सुधार करना
बैगिंग (बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग) एक तकनीक है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में किसी मॉडल के विचरण को कम करने और उसकी सामान्यीकरण क्षमता में सुधार करने के लिए किया जाता है। इसमें एक ही मॉडल के कई उदाहरण बनाना शामिल है, प्रत्येक प्रशिक्षण डेटा के एक अलग उपसमूह के साथ, और अंतिम भविष्यवाणी करने के लिए उनकी भविष्यवाणियों को संयोजित करना।
यहां बताया गया है कि यह कैसे काम करता है:
1. बूटस्ट्रैप नमूनाकरण: प्रशिक्षण डेटा का एक यादृच्छिक उपसमूह प्रतिस्थापन के साथ चुना जाता है (यानी, कुछ नमूने एक से अधिक बार चुने जा सकते हैं)। यह एक नया डेटासेट बनाता है जो मूल डेटा का एक यादृच्छिक प्रतिनिधित्व है।
2। मॉडल प्रशिक्षण: मॉडल के प्रत्येक उदाहरण को बूटस्ट्रैप नमूने पर प्रशिक्षित किया जाता है। भविष्यवाणी: मॉडल का प्रत्येक उदाहरण परीक्षण डेटा पर एक भविष्यवाणी करता है।
4। भविष्यवाणियों का संयोजन: मॉडल के सभी उदाहरणों की भविष्यवाणियों को अंतिम भविष्यवाणी करने के लिए औसत या वोटिंग जैसी तकनीक का उपयोग करके संयोजित किया जाता है। बैगिंग के पीछे विचार यह है कि प्रशिक्षण डेटा के चयन में यादृच्छिकता और उपयोग की जाने वाली सुविधाओं के विभिन्न उपसमूह मॉडल का प्रत्येक उदाहरण मॉडल के विचरण को कम करेगा और नए डेटा को सामान्यीकृत करने की इसकी क्षमता में सुधार करेगा। कई मॉडलों की भविष्यवाणियों को मिलाकर, बैगिंग ओवरफिटिंग को कम करने और मॉडल की मजबूती में सुधार करने में भी मदद कर सकती है। बैगिंग का उपयोग आमतौर पर निर्णय पेड़ों, यादृच्छिक जंगलों और अन्य सामूहिक सीखने के तरीकों में किया जाता है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब डेटासेट में कई विशेषताएं होती हैं और सुविधाओं और लक्ष्य चर के बीच संबंध जटिल होता है।
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