Bagging (agregação de Bootstrap) em aprendizado de máquina: reduzindo a variação e melhorando a generalização

Bagging (Bootstrap Aggregating) é uma técnica usada em aprendizado de máquina para reduzir a variância de um modelo e melhorar sua capacidade de generalização. Envolve a criação de múltiplas instâncias do mesmo modelo, cada uma com um subconjunto diferente de dados de treinamento, e a combinação de suas previsões para fazer a previsão final.

Veja como funciona:

1. Amostragem Bootstrap: Um subconjunto aleatório dos dados de treinamento é selecionado com substituição (ou seja, algumas amostras podem ser selecionadas mais de uma vez). Isso cria um novo conjunto de dados que é uma representação aleatória do original.
2. Treinamento do modelo: Cada instância do modelo é treinada na amostra de bootstrap.
3. Predição: Cada instância do modelo faz uma previsão nos dados de teste.
4. Combinando previsões: As previsões de todas as instâncias do modelo são combinadas usando uma técnica como média ou votação para fazer a previsão final.

A ideia por trás do bagging é que a aleatoriedade na seleção dos dados de treinamento e os diferentes subconjuntos de recursos usados por cada instância do modelo reduzirá a variância do modelo e melhorará sua capacidade de generalização para novos dados. Ao combinar as previsões de vários modelos, o bagging também pode ajudar a reduzir o overfitting e melhorar a robustez do modelo.

Bagging é comumente usado em árvores de decisão, florestas aleatórias e outros métodos de aprendizagem de conjuntos. É particularmente útil quando há muitos recursos no conjunto de dados e o relacionamento entre os recursos e a variável de destino é complexo.