Bagging (Bootstrap Aggregating) dalam Pembelajaran Mesin: Mengurangi Varians dan Meningkatkan Generalisasi

Bagging (Bootstrap Aggregating) adalah teknik yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk mengurangi varians suatu model dan meningkatkan kemampuan generalisasinya. Hal ini melibatkan pembuatan beberapa contoh model yang sama, masing-masing dengan subset data pelatihan yang berbeda, dan menggabungkan prediksi mereka untuk membuat prediksi akhir.

Berikut cara kerjanya:

1. Pengambilan sampel bootstrap: Subset acak dari data pelatihan dipilih dengan penggantian (yaitu, beberapa sampel mungkin dipilih lebih dari satu kali). Ini menciptakan kumpulan data baru yang merupakan representasi acak dari kumpulan data asli.
2. Pelatihan model: Setiap contoh model dilatih pada sampel bootstrap.
3. Prediksi: Setiap contoh model membuat prediksi pada data pengujian.
4. Menggabungkan prediksi: Prediksi dari semua contoh model digabungkan menggunakan teknik seperti rata-rata atau pemungutan suara untuk membuat prediksi akhir.

Ide di balik bagging adalah keacakan dalam pemilihan data pelatihan dan berbagai subset fitur yang digunakan oleh setiap contoh model akan mengurangi varian model dan meningkatkan kemampuannya untuk menggeneralisasi data baru. Dengan menggabungkan prediksi beberapa model, bagging juga dapat membantu mengurangi overfitting dan meningkatkan ketahanan model.

Bagging biasanya digunakan dalam pohon keputusan, hutan acak, dan metode pembelajaran ansambel lainnya. Hal ini sangat berguna ketika terdapat banyak fitur dalam kumpulan data dan hubungan antara fitur dan variabel target rumit.