کوله بری

Bagging، مخفف Bootstrap Aggregating، یک تکنیک یادگیری گروهی قدرتمند است که در یادگیری ماشین برای بهبود دقت و ثبات مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌شود. این شامل آموزش چندین نمونه از الگوریتم یادگیری پایه یکسان بر روی زیر مجموعه های مختلف داده های آموزشی و ترکیب پیش بینی های آنها از طریق رای گیری یا میانگین گیری است. بسته بندی به طور گسترده در دامنه های مختلف استفاده می شود و ثابت شده است که در کاهش بیش از حد برازش و افزایش تعمیم مدل ها موثر است.

تاریخچه پیدایش بگینگ و اولین ذکر آن

مفهوم Bagging برای اولین بار توسط لئو بریمن در سال 1994 به عنوان روشی برای کاهش واریانس برآوردگرهای ناپایدار معرفی شد. مقاله اصلی بریمن «پیش‌بینی‌کنندگان کیسه‌ای» پایه و اساس این تکنیک گروه را گذاشت. از زمان آغاز به کار، Bagging محبوبیت پیدا کرده است و به یک تکنیک اساسی در زمینه یادگیری ماشین تبدیل شده است.

اطلاعات دقیق در مورد Bagging

در Bagging، چندین زیر مجموعه (کیسه) از داده های آموزشی از طریق نمونه گیری تصادفی با جایگزینی ایجاد می شود. هر زیر مجموعه برای آموزش نمونه جداگانه ای از الگوریتم یادگیری پایه استفاده می شود، که می تواند هر مدلی باشد که از مجموعه های آموزشی متعددی مانند درخت تصمیم، شبکه های عصبی یا ماشین های بردار پشتیبانی پشتیبانی می کند.

پیش‌بینی نهایی مدل مجموعه با تجمیع پیش‌بینی‌های فردی مدل‌های پایه انجام می‌شود. برای وظایف طبقه‌بندی، معمولاً از طرح رأی اکثریت استفاده می‌شود، در حالی که برای وظایف رگرسیون، پیش‌بینی‌ها میانگین می‌شوند.

ساختار داخلی Bagging: Bagging چگونه کار می کند

اصل کار کیسه را می توان به مراحل زیر تقسیم کرد:

1. نمونه برداری بوت استرپ: زیر مجموعه های تصادفی داده های آموزشی با نمونه گیری با جایگزینی ایجاد می شوند. هر زیر مجموعه به اندازه مجموعه آموزشی اصلی است.

2. آموزش مدل پایه: یک الگوریتم یادگیری پایه جداگانه روی هر نمونه بوت استرپ آموزش داده شده است. مدل های پایه به طور مستقل و به صورت موازی آموزش داده می شوند.

3. پیش بینی تجمع: برای کارهای طبقه بندی، حالت (متداول ترین پیش بینی) پیش بینی های مدل فردی به عنوان پیش بینی گروه نهایی در نظر گرفته می شود. در کارهای رگرسیون، پیش بینی ها برای به دست آوردن پیش بینی نهایی میانگین می شوند.

تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی Bagging

بسته بندی چندین ویژگی کلیدی را ارائه می دهد که به اثربخشی آن کمک می کند:

1. کاهش واریانس: با آموزش چندین مدل بر روی زیرمجموعه‌های مختلف داده، Bagging واریانس مجموعه را کاهش می‌دهد و آن را قوی‌تر می‌کند و کمتر مستعد بیش از حد برازش است.

2. تنوع مدل: بسته بندی تنوع بین مدل های پایه را تشویق می کند، زیرا هر مدل بر روی زیرمجموعه متفاوتی از داده ها آموزش داده می شود. این تنوع به گرفتن الگوها و تفاوت های ظریف موجود در داده ها کمک می کند.

3. موازی سازی: مدل های پایه در Bagging به طور مستقل و به صورت موازی آموزش داده می شوند که آن را از نظر محاسباتی کارآمد و مناسب برای مجموعه داده های بزرگ می کند.

انواع کیسه کشی

بسته به استراتژی نمونه گیری و مدل پایه استفاده شده، انواع مختلفی از Bagging وجود دارد. برخی از انواع متداول کیسه‌بندی عبارتند از:

راه های استفاده از Bagging، مشکلات و راه حل های مربوط به استفاده

موارد استفاده از بسته بندی:

1. طبقه بندی: Bagging اغلب با درخت های تصمیم برای ایجاد طبقه بندی کننده های قدرتمند استفاده می شود.
2. پسرفت: برای بهبود دقت پیش بینی می توان آن را برای مشکلات رگرسیون اعمال کرد.
3. تشخیص ناهنجاری: از Bagging می توان برای تشخیص موارد پرت در داده ها استفاده کرد.

چالش ها و راه حل ها:

1. مجموعه داده های نامتعادل: در موارد عدم تعادل طبقات، Bagging ممکن است به نفع طبقه اکثریت باشد. با استفاده از وزن‌های کلاس متوازن یا اصلاح استراتژی نمونه‌گیری به این موضوع رسیدگی کنید.

2. انتخاب مدل: انتخاب مدل های پایه مناسب بسیار مهم است. مجموعه ای متنوع از مدل ها می تواند منجر به عملکرد بهتر شود.

3. سربار محاسباتی: آموزش چند مدل می تواند زمان بر باشد. تکنیک هایی مانند موازی سازی و محاسبات توزیع شده می توانند این مشکل را کاهش دهند.

ویژگی های اصلی و مقایسه های دیگر با اصطلاحات مشابه

چشم اندازها و فناوری های آینده مربوط به بگینگ

کیف کردن یک تکنیک اساسی در یادگیری گروهی بوده است و احتمالاً در آینده نیز قابل توجه خواهد بود. با این حال، با پیشرفت در یادگیری ماشین و ظهور یادگیری عمیق، ممکن است روش‌های مجموعه پیچیده‌تر و رویکردهای ترکیبی پدیدار شوند که Bagging را با تکنیک‌های دیگر ترکیب می‌کنند.

پیشرفت‌های آینده ممکن است بر بهینه‌سازی ساختارهای مجموعه، طراحی مدل‌های پایه کارآمدتر، و کاوش رویکردهای تطبیقی برای ایجاد مجموعه‌هایی که به‌طور پویا با توزیع‌های داده در حال تغییر تنظیم می‌شوند، تمرکز کنند.

چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با Bagging مرتبط شد

سرورهای پروکسی نقش مهمی در برنامه های مختلف مرتبط با وب، از جمله خراش دادن وب، داده کاوی و ناشناس ماندن داده ها ایفا می کنند. وقتی صحبت از Bagging به میان می آید، می توان از سرورهای پروکسی برای بهبود فرآیند آموزش استفاده کرد:

1. جمع آوری داده ها: بسته بندی اغلب به مقدار زیادی از داده های آموزشی نیاز دارد. سرورهای پروکسی می توانند در جمع آوری داده ها از منابع مختلف و در عین حال کاهش خطر مسدود شدن یا پرچم گذاری کمک کنند.

2. آموزش ناشناس: سرورهای پروکسی می توانند هویت کاربر را در حین دسترسی به منابع آنلاین در طول آموزش مدل مخفی کنند و این فرآیند را ایمن تر می کنند و از محدودیت های مبتنی بر IP جلوگیری می کنند.

3. تعادل بار: با توزیع درخواست ها از طریق سرورهای پراکسی مختلف، می توان بار روی هر سرور را متعادل کرد و کارایی فرآیند جمع آوری داده ها را بهبود بخشید.

لینک های مربوطه

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد تکنیک های آموزش کیسه و گروه، به منابع زیر مراجعه کنید:

1. مستندات کیسه‌بندی با یادگیری Scikit
2. مقاله اصلی لئو بریمن در مورد کیسه کشی
3. مقدمه ای بر یادگیری گروهی و چمدان

Bagging همچنان یک ابزار قدرتمند در زرادخانه یادگیری ماشینی است و درک پیچیدگی های آن می تواند به طور قابل توجهی به مدل سازی پیش بینی و تجزیه و تحلیل داده ها کمک کند.