Bagging, также известный как Bootstrap Aggregating, - это алгоритм ансамбля машинного обучения, используемый для повышения точности и стабильности алгоритмов машинного обучения, известных как слабые обучаемые. Он работает путем обучения нескольких моделей на различных случайно выбранных подмножествах обучающих данных, а затем объединяет все модели, беря их среднее (или средневзвешенное) значение. Это улучшает как точность, так и обобщение результирующей модели, которая обычно значительно лучше, чем слабые обучаемые.

Bagging был разработан Томом Брейманом в 1994 году и является разновидностью ансамблевого обучения, что означает, что он объединяет несколько слабых обучающих моделей для создания одной сильной модели. Мы используем этот метод для уменьшения дисперсии данной модели без значительного увеличения ее смещения, в отличие от методов типа boosting.

Термин "мешкование" происходит от идеи мешкования выборок из обучающего набора данных, поскольку разные модели обучаются на разных выборках. Этот метод полезен для решения различных задач в области машинного обучения и применяется в различных алгоритмах, таких как Нав Байес, машины векторов поддержки, деревья решений и регрессия.

Принцип работы мешка прост. Для начала вы берете подмножество имеющихся обучающих данных. Размер подмножества обычно может быть примерно таким же (или меньше), чем исходное обучающее множество. Затем вы создаете модель на основе этого подмножества. Это называется "слабый ученик". Этот процесс повторяется несколько раз с различными подмножествами данных. Конечным результатом является ансамбль слабых обучающих моделей, который мы называем "моделью пакетирования". Затем эта модель тестируется на невидимых данных и показывает улучшенную точность и стабильность по сравнению с одиночной моделью.

Бэггинг - это простой, но эффективный метод повышения точности слабых обучаемых. Он быстрый, хорошо масштабируется с размером данных и довольно прост в реализации. Это один из наиболее широко используемых ансамблевых методов в машинном обучении, который применяется во многих популярных алгоритмах, таких как Random Forest, AdaBoost и Extra Trees.

Bagging, также известный как Bootstrap Aggregating, - это алгоритм ансамбля машинного обучения, используемый для повышения точности и стабильности алгоритмов машинного обучения, известных как слабые обучаемые. Он работает путем обучения нескольких моделей на различных случайно выбранных подмножествах обучающих данных, а затем объединяет все модели, беря их среднее (или средневзвешенное) значение. Это улучшает как точность, так и обобщение результирующей модели, которая обычно значительно лучше, чем слабые обучаемые.

Bagging был разработан Томом Брейманом в 1994 году и является разновидностью ансамблевого обучения, что означает, что он объединяет несколько слабых обучающих моделей для создания одной сильной модели. Мы используем этот метод для уменьшения дисперсии данной модели без значительного увеличения ее смещения, в отличие от методов типа boosting.

Термин "мешкование" происходит от идеи мешкования выборок из обучающего набора данных, поскольку разные модели обучаются на разных выборках. Этот метод полезен для решения различных задач в области машинного обучения и применяется в различных алгоритмах, таких как Нав Байес, машины векторов поддержки, деревья решений и регрессия.

Принцип работы мешка прост. Для начала вы берете подмножество имеющихся обучающих данных. Размер подмножества обычно может быть примерно таким же (или меньше), чем исходное обучающее множество. Затем вы создаете модель на основе этого подмножества. Это называется "слабый ученик". Этот процесс повторяется несколько раз с различными подмножествами данных. Конечным результатом является ансамбль слабых обучающих моделей, который мы называем "моделью пакетирования". Затем эта модель тестируется на невидимых данных и показывает улучшенную точность и стабильность по сравнению с одиночной моделью.

Бэггинг - это простой, но эффективный метод повышения точности слабых обучаемых. Он быстрый, хорошо масштабируется с размером данных и довольно прост в реализации. Это один из наиболее широко используемых ансамблевых методов в машинном обучении, который применяется во многих популярных алгоритмах, таких как Random Forest, AdaBoost и Extra Trees.