Bagging, kependekan dari Bootstrap Aggregating, adalah teknik pembelajaran ansambel canggih yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas model prediktif. Ini melibatkan pelatihan beberapa contoh algoritma pembelajaran dasar yang sama pada subkumpulan data pelatihan yang berbeda dan menggabungkan prediksi mereka melalui pemungutan suara atau rata-rata. Bagging banyak digunakan di berbagai domain dan telah terbukti efektif dalam mengurangi overfitting dan meningkatkan generalisasi model.
Sejarah asal usul Bagging dan penyebutan pertama kali
Konsep Bagging pertama kali diperkenalkan oleh Leo Breiman pada tahun 1994 sebagai metode untuk menurunkan varians penduga tidak stabil. Makalah penting Breiman “Bagging Predictors” meletakkan dasar bagi teknik ansambel ini. Sejak awal, Bagging telah mendapatkan popularitas dan menjadi teknik dasar dalam bidang pembelajaran mesin.
Informasi lengkap tentang Mengantongi
Di Bagging, beberapa subset (kantong) dari data pelatihan dibuat melalui pengambilan sampel acak dengan penggantian. Setiap subset digunakan untuk melatih instance terpisah dari algoritme pembelajaran dasar, yang dapat berupa model apa pun yang mendukung beberapa set pelatihan, seperti pohon keputusan, jaringan saraf, atau mesin vektor pendukung.
Prediksi akhir model ansambel dibuat dengan menggabungkan prediksi individu dari model dasar. Untuk tugas klasifikasi, skema pemungutan suara mayoritas biasanya digunakan, sedangkan untuk tugas regresi, prediksinya dirata-ratakan.
Struktur internal Bagging: Cara kerja Bagging
Prinsip kerja Bagging dapat dipecah menjadi beberapa langkah berikut:
-
Pengambilan Sampel Bootstrap: Subset acak dari data pelatihan dibuat dengan pengambilan sampel dengan penggantian. Setiap subset berukuran sama dengan set pelatihan asli.
-
Pelatihan Model Dasar: Algoritme pembelajaran dasar terpisah dilatih pada setiap sampel bootstrap. Model dasar dilatih secara mandiri dan paralel.
-
Agregasi Prediksi: Untuk tugas klasifikasi, mode (prediksi paling sering) dari prediksi model individual diambil sebagai prediksi ansambel akhir. Dalam tugas regresi, prediksi dirata-ratakan untuk mendapatkan prediksi akhir.
Analisis fitur utama Bagging
Bagging menawarkan beberapa fitur utama yang berkontribusi terhadap efektivitasnya:
-
Pengurangan Varians: Dengan melatih beberapa model pada subkumpulan data yang berbeda, Bagging mengurangi varians ansambel, menjadikannya lebih kuat dan tidak rentan terhadap overfitting.
-
Keanekaragaman Model: Bagging mendorong keberagaman di antara model dasar, karena setiap model dilatih pada subkumpulan data yang berbeda. Keberagaman ini membantu dalam menangkap berbagai pola dan nuansa yang ada dalam data.
-
Paralelisasi: Model dasar di Bagging dilatih secara independen dan paralel, sehingga membuatnya efisien secara komputasi dan cocok untuk kumpulan data besar.
Jenis Mengantongi
Terdapat berbagai variasi Bagging, bergantung pada strategi pengambilan sampel dan model dasar yang digunakan. Beberapa jenis Bagging yang umum meliputi:
| Jenis | Keterangan |
|---|---|
| Agregasi Bootstrap | Bagging Standar dengan pengambilan sampel bootstrap |
| Metode Subruang Acak | Fitur diambil sampelnya secara acak untuk setiap model dasar |
| Patch Acak | Subset acak dari instance dan fitur |
| Hutan Acak | Mengantongi dengan pohon keputusan sebagai model dasar |
Kasus Penggunaan Bagging:
- Klasifikasi: Bagging sering digunakan dengan pohon keputusan untuk membuat pengklasifikasi yang kuat.
- Regresi: Dapat diterapkan pada masalah regresi untuk meningkatkan akurasi prediksi.
- Deteksi Anomali: Bagging dapat digunakan untuk mendeteksi outlier pada data.
Tantangan dan Solusi:
-
Kumpulan Data Tidak Seimbang: Dalam kasus kelas yang tidak seimbang, Bagging mungkin berpihak pada kelas mayoritas. Atasi hal ini dengan menggunakan bobot kelas yang seimbang atau memodifikasi strategi pengambilan sampel.
-
Pemilihan Model: Memilih model dasar yang sesuai sangatlah penting. Kumpulan model yang beragam dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik.
-
Overhead Komputasi: Melatih beberapa model dapat memakan waktu. Teknik seperti paralelisasi dan komputasi terdistribusi dapat mengurangi masalah ini.
Ciri-ciri utama dan perbandingan lain dengan istilah serupa
| Aspek | Mengantongi | Meningkatkan | Menumpuk |
|---|---|---|---|
| Objektif | Kurangi varians | Meningkatkan akurasi model | Gabungkan prediksi model |
| Model Kemerdekaan | Model dasar independen | Bergantung secara berurutan | Model dasar independen |
| Urutan pelatihan model dasar | Paralel | Sekuensial | Paralel |
| Pembobotan suara model dasar | Seragam | Tergantung pada kinerja | Tergantung pada meta-model |
| Kerentanan terhadap overfitting | Rendah | Tinggi | Sedang |
Bagging telah menjadi teknik mendasar dalam pembelajaran ansambel dan kemungkinan akan tetap penting di masa depan. Namun, dengan kemajuan dalam pembelajaran mesin dan munculnya pembelajaran mendalam, metode ansambel yang lebih kompleks dan pendekatan hibrida mungkin muncul, yang menggabungkan Bagging dengan teknik lain.
Perkembangan di masa depan mungkin berfokus pada optimalisasi struktur ansambel, merancang model dasar yang lebih efisien, dan mengeksplorasi pendekatan adaptif untuk menciptakan ansambel yang secara dinamis menyesuaikan diri dengan perubahan distribusi data.
Bagaimana server proxy dapat digunakan atau dikaitkan dengan Bagging
Server proxy memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi terkait web, termasuk web scraping, penambangan data, dan anonimitas data. Terkait Bagging, server proxy dapat digunakan untuk meningkatkan proses pelatihan dengan:
-
Pengumpulan data: Mengantongi sering kali memerlukan data pelatihan dalam jumlah besar. Server proxy dapat membantu mengumpulkan data dari berbagai sumber sekaligus mengurangi risiko diblokir atau ditandai.
-
Pelatihan Anonim: Server proxy dapat menyembunyikan identitas pengguna saat mengakses sumber daya online selama pelatihan model, menjadikan proses lebih aman dan mencegah pembatasan berbasis IP.
-
Penyeimbang beban: Dengan mendistribusikan permintaan melalui server proxy yang berbeda, beban pada setiap server dapat seimbang, sehingga meningkatkan efisiensi proses pengumpulan data.
Tautan yang berhubungan
Untuk informasi lebih lanjut tentang teknik pembelajaran Bagging dan ansambel, lihat sumber berikut:
- Dokumentasi Bagging Scikit-learn
- Makalah Asli Leo Breiman tentang Bagging
- Pengantar Pembelajaran Ensemble dan Bagging
Bagging terus menjadi alat yang ampuh dalam gudang pembelajaran mesin, dan memahami seluk-beluknya dapat memberikan manfaat signifikan terhadap pemodelan prediktif dan analisis data.
