Бэггинг - что это такое, определение термина
- Бэггинг
- - это метод ансамблевого машинного обучения, который используется для повышения качества работы модели. Суть метода заключается в том, что набор данных разбивается на несколько подмножеств (бутстреп-выборок), после чего на каждой из них обучается отдельная модель. Затем результаты всех моделей усредняются для получения итогового предсказания. Бэггинг позволяет снизить разброс предсказаний модели и повысить ее обобщающую способность, что делает его одним из наиболее эффективных методов в области машинного обучения.
Детальная информация
Бэггинг (bootstrap aggregating) - это техника в машинном обучении, которая заключается в том, чтобы обучить несколько моделей на различных подмножествах обучающих данных и усреднить их предсказания для получения более точного прогноза.
Процесс бэггинга начинается с того, что обучающий набор данных разбивается на несколько случайных подвыборок. Затем на каждой подвыборке обучается отдельная модель машинного обучения.
В результате мы получаем несколько независимых моделей, каждая из которых обладает своими сильными и слабыми сторонами. Затем для каждого нового примера данных мы просчитываем результаты каждой модели и усредняем их, чтобы получить окончательное предсказание.
Бэггинг позволяет улучшить качество прогнозов модели за счет уменьшения разброса и улучшения обобщающей способности. Основной идеей бэггинга является то, что путем усреднения прогнозов нескольких моделей мы можем получить более точный результат, чем отдельно взятая модель.
Таким образом, бэггинг является мощным инструментом в области машинного обучения, который позволяет улучшить качество прогнозов моделей и повысить их устойчивость к шуму в данных.