Бэггинг (бутстрап-агрегирование) в машинном обучении: уменьшение дисперсии и улучшение обобщения
Бэггинг (Bootstrap Aggregating) — это метод, используемый в машинном обучении для уменьшения дисперсии модели и улучшения ее способности к обобщению. Он включает в себя создание нескольких экземпляров одной и той же модели, каждый из которых имеет разное подмножество обучающих данных, и объединение их прогнозов для получения окончательного прогноза.
Вот как это работает:
1. Начальная выборка: случайное подмножество обучающих данных выбирается с заменой (т. е. некоторые выборки могут выбираться более одного раза). При этом создается новый набор данных, который является случайным представлением исходного.
2. Обучение модели: каждый экземпляр модели обучается на бутстрап-образце.
3. Прогноз: каждый экземпляр модели делает прогноз на основе тестовых данных.
4. Объединение прогнозов: прогнозы всех экземпляров модели объединяются с использованием такого метода, как усреднение или голосование, для получения окончательного прогноза.
Идея объединения в пакеты заключается в том, что случайность при выборе обучающих данных и различных подмножеств функций, используемых каждый экземпляр модели уменьшит дисперсию модели и улучшит ее способность обобщать новые данные. Объединив прогнозы нескольких моделей, пакетирование также может помочь уменьшить переобучение и повысить надежность модели.
Бэггинг обычно используется в деревьях решений, случайных лесах и других методах ансамблевого обучения. Это особенно полезно, когда в наборе данных много объектов и взаимосвязь между объектами и целевой переменной сложна.
Нравится
Не нравится
Сообщить об ошибке содержимого
Делиться
