機械学習におけるバギング (ブートストラップ集計): 分散の削減と一般化の改善

バギング (ブートストラップ集約) は、モデルの分散を削減し、汎化能力を向上させるために機械学習で使用される手法です。これには、トレーニングデータの異なるサブセットを持つ同じモデルの複数のインスタンスを作成し、それらの予測を組み合わせて最終的な予測を行うことが含まれます。その仕組みは次のとおりです:

1。ブートストラップサンプリング: トレーニングデータのランダムなサブセットが置換により選択されます (つまり、一部のサンプルは複数回選択される可能性があります)。これにより、元のデータセットをランダムに表現した新しいデータセットが作成されます。モデルのトレーニング: モデルの各インスタンスはブートストラップサンプルでトレーニングされます。
3。予測: モデルの各インスタンスはテストデータに対して予測を行います。4. 予測の結合: モデルのすべてのインスタンスからの予測は、平均化や投票などの手法を使用して結合され、最終的な予測が行われます。バギングの背後にある考え方は、トレーニングデータの選択におけるランダム性と、トレーニングデータで使用される特徴のさまざまなサブセットであるということです。モデルの各インスタンスによりモデルの分散が減少し、新しいデータに一般化する能力が向上します。複数のモデルの予測を組み合わせることで、バギングは過剰適合を軽減し、モデルの堅牢性を向上させるのにも役立ちます。バギングは、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、およびその他のアンサンブル学習方法で一般的に使用されます。これは、データセット内に多くのフィーチャがあり、フィーチャとターゲット変数の間の関係が複雑な場合に特に役立ちます。