Bagging (Bootstrap Aggregating) în Machine Learning: Reducerea variației și îmbunătățirea generalizării

Bagging (Bootstrap Aggregating) este o tehnică utilizată în învățarea automată pentru a reduce varianța unui model și a îmbunătăți capacitatea de generalizare a acestuia. Aceasta implică crearea mai multor instanțe ale aceluiași model, fiecare cu un subset diferit de date de antrenament și combinarea predicțiilor acestora pentru a face predicția finală.

Iată cum funcționează:

1. Eșantionarea bootstrap: un subset aleatoriu al datelor de antrenament este selectat cu înlocuire (adică, unele mostre pot fi selectate de mai multe ori). Aceasta creează un nou set de date care este o reprezentare aleatorie a celui original.
2. Antrenamentul modelului: Fiecare instanță a modelului este instruită pe eșantionul bootstrap.
3. Predicție: Fiecare instanță a modelului face o predicție pe datele de testare.
4. Combinarea predicțiilor: predicțiile din toate instanțele modelului sunt combinate folosind o tehnică cum ar fi medierea sau votul pentru a face predicția finală. fiecare instanță a modelului va reduce varianța modelului și va îmbunătăți capacitatea acestuia de a se generaliza la date noi. Prin combinarea predicțiilor mai multor modele, ambalarea poate ajuta, de asemenea, la reducerea supraadaptarii și la îmbunătățirea robusteței modelului. Este deosebit de util atunci când există multe caracteristici în setul de date și relația dintre caracteristici și variabila țintă este complexă.