Bagging ย่อมาจาก Bootstrap Aggregating เป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบ Ensemble อันทรงพลังที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความเสถียรของแบบจำลองการคาดการณ์ โดยเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมหลายอินสแตนซ์ของอัลกอริธึมการเรียนรู้พื้นฐานเดียวกันบนชุดย่อยที่แตกต่างกันของข้อมูลการฝึกอบรม และรวมการคาดการณ์ผ่านการลงคะแนนหรือการหาค่าเฉลี่ย การบรรจุถุงมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในโดเมนต่างๆ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการลดการบรรจุมากเกินไปและเพิ่มลักษณะทั่วไปของแบบจำลอง
ประวัติความเป็นมาของ Bagging และการกล่าวถึงครั้งแรก
แนวคิดเรื่องการบรรจุถุงถูกนำมาใช้ครั้งแรกโดย Leo Breiman ในปี 1994 เพื่อเป็นวิธีการลดความแปรปรวนของตัวประมาณค่าที่ไม่เสถียร รายงานผลงานของ Breiman เรื่อง “Bagging Predictors” ได้วางรากฐานสำหรับเทคนิควงดนตรีนี้ นับตั้งแต่ก่อตั้ง Bagging ได้รับความนิยมและกลายเป็นเทคนิคพื้นฐานในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับการบรรจุถุง
ในการบรรจุถุง ชุดย่อย (ถุง) ของข้อมูลการฝึกจะถูกสร้างขึ้นผ่านการสุ่มตัวอย่างและการเปลี่ยนทดแทน แต่ละชุดย่อยใช้เพื่อฝึกอินสแตนซ์ที่แยกจากกันของอัลกอริทึมการเรียนรู้พื้นฐาน ซึ่งอาจเป็นรูปแบบใดๆ ก็ตามที่รองรับชุดการฝึกหลายชุด เช่น แผนผังการตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม หรือรองรับเครื่องเวกเตอร์
การทำนายขั้นสุดท้ายของแบบจำลองทั้งมวลจะทำโดยการรวบรวมการคาดการณ์แต่ละรายการของแบบจำลองพื้นฐาน สำหรับงานจำแนกประเภท โดยทั่วไปจะใช้รูปแบบการลงคะแนนเสียงข้างมาก ในขณะที่งานการถดถอย การคาดการณ์จะเป็นค่าเฉลี่ย
โครงสร้างภายในของการบรรจุถุง: วิธีการทำงานของการบรรจุถุง
หลักการทำงานของ Bagging สามารถแบ่งออกเป็นขั้นตอนต่อไปนี้:
-
การสุ่มตัวอย่าง Bootstrap: ชุดย่อยแบบสุ่มของข้อมูลการฝึกถูกสร้างขึ้นโดยการสุ่มตัวอย่างพร้อมการแทนที่ แต่ละชุดย่อยจะมีขนาดเท่ากันกับชุดการฝึกดั้งเดิม
-
การฝึกอบรมโมเดลฐาน: อัลกอริธึมการเรียนรู้พื้นฐานที่แยกจากกันได้รับการฝึกฝนกับตัวอย่างบูตสแตรปแต่ละตัว โมเดลพื้นฐานได้รับการฝึกฝนอย่างอิสระและแบบคู่ขนาน
-
การรวมการคาดการณ์: สำหรับงานจำแนกประเภท โหมด (การทำนายที่พบบ่อยที่สุด) ของการทำนายแบบจำลองแต่ละรายการจะถือเป็นการทำนายทั้งมวลขั้นสุดท้าย ในงานการถดถอย การทำนายจะถูกเฉลี่ยเพื่อให้ได้การทำนายขั้นสุดท้าย
การวิเคราะห์คุณสมบัติที่สำคัญของ Bagging
การบรรจุถุงมีคุณสมบัติหลักหลายประการที่ช่วยให้มีประสิทธิผล:
-
การลดความแปรปรวน: ด้วยการฝึกโมเดลหลายตัวบนชุดข้อมูลย่อยที่แตกต่างกัน Bagging จะช่วยลดความแปรปรวนของชุดข้อมูล ทำให้มีความแข็งแกร่งมากขึ้นและมีแนวโน้มที่จะมีอุปกรณ์มากเกินไปน้อยลง
-
โมเดลความหลากหลาย: การบรรจุถุงส่งเสริมความหลากหลายในโมเดลพื้นฐาน เนื่องจากแต่ละโมเดลได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดย่อยของข้อมูลที่แตกต่างกัน ความหลากหลายนี้ช่วยในการจับรูปแบบและความแตกต่างที่แตกต่างกันในข้อมูล
-
การทำให้ขนานกัน: โมเดลพื้นฐานใน Bagging ได้รับการฝึกอย่างอิสระและแบบคู่ขนาน ซึ่งทำให้มีประสิทธิภาพในการคำนวณและเหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ประเภทของการบรรจุถุง
การบรรจุถุงมีหลากหลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับกลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างและแบบจำลองพื้นฐานที่ใช้ การบรรจุถุงทั่วไปบางประเภท ได้แก่:
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| การรวม Bootstrap | การบรรจุถุงแบบมาตรฐานพร้อมการสุ่มตัวอย่างบูตสแตรป |
| วิธีการสุ่มสับสเปซ | คุณสมบัติต่างๆ จะถูกสุ่มตัวอย่างสำหรับรุ่นพื้นฐานแต่ละรุ่น |
| แพทช์สุ่ม | ชุดย่อยแบบสุ่มของทั้งอินสแตนซ์และฟีเจอร์ |
| ป่าสุ่ม | การบรรจุต้นไม้การตัดสินใจเป็นแบบจำลองพื้นฐาน |
ใช้กรณีของการบรรจุถุง:
- การจัดหมวดหมู่: การบรรจุถุงมักใช้กับแผนผังการตัดสินใจเพื่อสร้างตัวแยกประเภทที่มีประสิทธิภาพ
- การถดถอย: สามารถนำไปใช้กับปัญหาการถดถอยเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนาย
- การตรวจจับความผิดปกติ: การบรรจุถุงสามารถใช้เพื่อตรวจจับค่าผิดปกติในข้อมูลได้
ความท้าทายและแนวทางแก้ไข:
-
ชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล: ในกรณีที่คลาสไม่สมดุล Bagging อาจเข้าข้างคลาสส่วนใหญ่ แก้ไขปัญหานี้โดยใช้น้ำหนักของชั้นเรียนที่สมดุลหรือปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การสุ่มตัวอย่าง
-
การเลือกรุ่น: การเลือกรุ่นพื้นฐานที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ ชุดรูปแบบที่หลากหลายสามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
-
ค่าใช้จ่ายในการคำนวณ: การฝึกอบรมหลายโมเดลอาจใช้เวลานาน เทคนิคต่างๆ เช่น การทำงานแบบขนานและการคำนวณแบบกระจายสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้
ลักษณะสำคัญและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีคำคล้ายคลึงกัน
| ด้าน | การบรรจุถุง | การส่งเสริม | ซ้อน |
|---|---|---|---|
| วัตถุประสงค์ | ลดความแปรปรวน | เพิ่มความแม่นยำของโมเดล | รวมการคาดการณ์ของแบบจำลอง |
| โมเดลอิสรภาพ | โมเดลฐานอิสระ | ขึ้นอยู่ตามลำดับ | โมเดลฐานอิสระ |
| ลำดับการฝึกของโมเดลพื้นฐาน | ขนาน | ตามลำดับ | ขนาน |
| การถ่วงน้ำหนักการโหวตของโมเดลพื้นฐาน | เครื่องแบบ | ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพ | ขึ้นอยู่กับเมตาโมเดล |
| ความอ่อนแอต่อการติดตั้งมากเกินไป | ต่ำ | สูง | ปานกลาง |
การบรรจุถุงเป็นเทคนิคพื้นฐานในการเรียนรู้แบบทั้งมวลและมีแนวโน้มที่จะยังคงมีความสำคัญต่อไปในอนาคต อย่างไรก็ตาม ด้วยความก้าวหน้าในแมชชีนเลิร์นนิงและการเพิ่มขึ้นของการเรียนรู้เชิงลึก วิธีการรวมกลุ่มที่ซับซ้อนมากขึ้นและวิธีการแบบไฮบริดอาจเกิดขึ้นได้ โดยรวมการใช้ Bagging เข้ากับเทคนิคอื่นๆ
การพัฒนาในอนาคตอาจมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างทั้งมวล การออกแบบแบบจำลองพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการสำรวจแนวทางการปรับตัวเพื่อสร้างวงดนตรีที่ปรับแบบไดนามิกตามการเปลี่ยนแปลงการกระจายข้อมูล
วิธีการใช้หรือเชื่อมโยงกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์กับ Bagging
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์มีบทบาทสำคัญในแอปพลิเคชันต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับเว็บ รวมถึงการขูดเว็บ การทำเหมืองข้อมูล และการไม่เปิดเผยข้อมูล เมื่อพูดถึงการบรรจุถุง สามารถใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เพื่อปรับปรุงกระบวนการฝึกอบรมได้โดย:
-
การเก็บรวบรวมข้อมูล: การบรรจุถุงมักต้องใช้ข้อมูลการฝึกจำนวนมาก พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์สามารถช่วยรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ในขณะที่ลดความเสี่ยงที่จะถูกบล็อกหรือติดธง
-
การฝึกอบรมที่ไม่ระบุชื่อ: พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์สามารถซ่อนข้อมูลประจำตัวของผู้ใช้ในขณะที่เข้าถึงแหล่งข้อมูลออนไลน์ระหว่างการฝึกโมเดล ทำให้กระบวนการมีความปลอดภัยมากขึ้นและป้องกันข้อจำกัดตาม IP
-
โหลดบาลานซ์: โดยการกระจายคำขอผ่านพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกัน โหลดบนเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่องจะสมดุลได้ ปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการรวบรวมข้อมูล
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคการเรียนรู้การใช้ Bagging และ Ensemble โปรดดูแหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
- เอกสารการบรรจุถุง Scikit-learn
- เอกสารต้นฉบับของ Leo Breiman เกี่ยวกับการบรรจุถุง
- ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ทั้งมวลและการบรรจุถุง
การบรรจุถุงยังคงเป็นเครื่องมืออันทรงพลังในคลังแสงของแมชชีนเลิร์นนิง และการทำความเข้าใจความซับซ้อนของถุงจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และการวิเคราะห์ข้อมูล
