Bagging, singkatan daripada Bootstrap Aggregating, ialah teknik pembelajaran ensemble yang berkuasa yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk meningkatkan ketepatan dan kestabilan model ramalan. Ia melibatkan latihan berbilang kejadian algoritma pembelajaran asas yang sama pada subset berbeza data latihan dan menggabungkan ramalannya melalui undian atau purata. Bagging digunakan secara meluas merentasi pelbagai domain dan telah terbukti berkesan dalam mengurangkan overfitting dan meningkatkan generalisasi model.
Sejarah asal usul Bagging dan sebutan pertama mengenainya
Konsep Bagging pertama kali diperkenalkan oleh Leo Breiman pada tahun 1994 sebagai kaedah untuk mengurangkan varians penganggar tidak stabil. Kertas mani Breiman "Bagging Predictors" meletakkan asas untuk teknik ensemble ini. Sejak penubuhannya, Bagging telah mendapat populariti dan telah menjadi teknik asas dalam bidang pembelajaran mesin.
Maklumat terperinci tentang Bagging
Dalam Bagging, berbilang subset (beg) data latihan dibuat melalui pensampelan rawak dengan penggantian. Setiap subset digunakan untuk melatih contoh berasingan bagi algoritma pembelajaran asas, yang boleh berupa mana-mana model yang menyokong berbilang set latihan, seperti pepohon keputusan, rangkaian saraf atau mesin vektor sokongan.
Ramalan akhir model ensemble dibuat dengan mengagregatkan ramalan individu model asas. Untuk tugas klasifikasi, skema pengundian majoriti biasanya digunakan, manakala untuk tugas regresi, ramalan adalah purata.
Struktur dalaman Bagging: Cara Bagging berfungsi
Prinsip kerja Bagging boleh dipecahkan kepada langkah-langkah berikut:
-
Persampelan Bootstrap: Subset rawak data latihan dicipta dengan pensampelan dengan penggantian. Setiap subset adalah saiz yang sama dengan set latihan asal.
-
Latihan Model Asas: Algoritma pembelajaran asas yang berasingan dilatih pada setiap sampel bootstrap. Model asas dilatih secara bebas dan selari.
-
Pengagregatan Ramalan: Untuk tugas pengelasan, mod (ramalan paling kerap) bagi ramalan model individu diambil sebagai ramalan ensembel akhir. Dalam tugasan regresi, ramalan dipuratakan untuk mendapatkan ramalan akhir.
Analisis ciri-ciri utama Bagging
Bagging menawarkan beberapa ciri utama yang menyumbang kepada keberkesanannya:
-
Pengurangan Varians: Dengan melatih berbilang model pada subset data yang berbeza, Bagging mengurangkan varians ensemble, menjadikannya lebih teguh dan kurang terdedah kepada overfitting.
-
Kepelbagaian Model: Bagging menggalakkan kepelbagaian antara model asas, kerana setiap model dilatih pada subset data yang berbeza. Kepelbagaian ini membantu dalam menangkap corak dan nuansa berbeza yang terdapat dalam data.
-
Keselarian: Model asas dalam Bagging dilatih secara bebas dan selari, yang menjadikannya cekap dari segi pengiraan dan sesuai untuk set data yang besar.
Jenis-jenis Bagging
Terdapat variasi Bagging yang berbeza, bergantung pada strategi pensampelan dan model asas yang digunakan. Beberapa jenis Bagging yang biasa termasuk:
| taip | Penerangan |
|---|---|
| Pengagregatan Bootstrap | Bagging Standard dengan pensampelan bootstrap |
| Kaedah Subruang Rawak | Ciri-ciri diambil secara rawak untuk setiap model asas |
| Tampalan Rawak | Subset rawak bagi kedua-dua keadaan dan ciri |
| Hutan Rawak | Bagging dengan pokok keputusan sebagai model asas |
Kes Penggunaan Bagging:
- Pengelasan: Bagging sering digunakan dengan pepohon keputusan untuk mencipta pengelas yang berkuasa.
- Regresi: Ia boleh digunakan untuk masalah regresi untuk ketepatan ramalan yang lebih baik.
- Pengesanan Anomali: Bagging boleh digunakan untuk pengesanan outlier dalam data.
Cabaran dan Penyelesaian:
-
Set Data Tidak Seimbang: Dalam kes kelas tidak seimbang, Bagging mungkin memihak kepada kelas majoriti. Tangani ini dengan menggunakan pemberat kelas seimbang atau mengubah suai strategi pensampelan.
-
Pemilihan Model: Memilih model asas yang sesuai adalah penting. Satu set model yang pelbagai boleh membawa kepada prestasi yang lebih baik.
-
Overhed Pengiraan: Melatih pelbagai model boleh memakan masa. Teknik seperti penyejajaran dan pengkomputeran teragih boleh mengurangkan isu ini.
Ciri-ciri utama dan perbandingan lain dengan istilah yang serupa
| Aspek | Membonceng | Menggalak | Menyusun |
|---|---|---|---|
| Objektif | Kurangkan varians | Tingkatkan ketepatan model | Gabungkan ramalan model |
| Model Kemerdekaan | Model asas bebas | Bergantung secara berurutan | Model asas bebas |
| Susunan latihan model asas | selari | Berurutan | selari |
| Pemberatan undi model asas | pakaian seragam | Bergantung pada prestasi | Bergantung pada model meta |
| Kecenderungan kepada overfitting | rendah | tinggi | Sederhana |
Bagging telah menjadi teknik asas dalam pembelajaran ensemble dan berkemungkinan kekal penting pada masa hadapan. Walau bagaimanapun, dengan kemajuan dalam pembelajaran mesin dan peningkatan pembelajaran mendalam, kaedah ensemble yang lebih kompleks dan pendekatan hibrid mungkin muncul, menggabungkan Bagging dengan teknik lain.
Perkembangan masa depan mungkin menumpukan pada mengoptimumkan struktur ensembel, mereka bentuk model asas yang lebih cekap, dan meneroka pendekatan penyesuaian untuk mencipta ensembel yang menyesuaikan secara dinamik untuk mengubah pengedaran data.
Cara pelayan proksi boleh digunakan atau dikaitkan dengan Bagging
Pelayan proksi memainkan peranan penting dalam pelbagai aplikasi yang berkaitan dengan web, termasuk pengikisan web, perlombongan data dan kerahasiaan data. Apabila ia datang kepada Bagging, pelayan proksi boleh digunakan untuk meningkatkan proses latihan dengan:
-
Pengumpulan data: Membawa beg selalunya memerlukan sejumlah besar data latihan. Pelayan proksi boleh membantu dalam mengumpul data daripada sumber yang berbeza sambil mengurangkan risiko disekat atau dibenderakan.
-
Latihan Tanpa Nama: Pelayan proksi boleh menyembunyikan identiti pengguna semasa mengakses sumber dalam talian semasa latihan model, menjadikan proses lebih selamat dan menghalang sekatan berasaskan IP.
-
Pengimbangan Beban: Dengan mengedarkan permintaan melalui pelayan proksi yang berbeza, beban pada setiap pelayan boleh diseimbangkan, meningkatkan kecekapan proses pengumpulan data.
Pautan berkaitan
Untuk maklumat lanjut tentang teknik pembelajaran Bagging dan ensemble, rujuk sumber berikut:
- Scikit-belajar Dokumentasi Bagging
- Kertas Asal Leo Breiman tentang Bagging
- Pengenalan kepada Pembelajaran Ensemble dan Bagging
Bagging terus menjadi alat yang berkuasa dalam senjata pembelajaran mesin, dan memahami selok-beloknya boleh memanfaatkan pemodelan ramalan dan analisis data dengan ketara.
