Bootstrap Aggregating olarak da bilinen Bagging, zayıf öğreniciler olarak bilinen makine öğrenimi algoritmalarının doğruluğunu ve kararlılığını artırmak için kullanılan bir makine öğrenimi topluluğu algoritmasıdır. Eğitim verilerinin rastgele seçilen farklı alt kümeleri üzerinde birden fazla modeli eğiterek ve ardından ortalamalarını (veya ağırlıklı ortalamalarını) alarak tüm modelleri birleştirerek çalışır. Bu, ortaya çıkan modelin hem doğruluğunu hem de genellemesini geliştirir ve genellikle zayıf öğrenicilerden önemli ölçüde daha iyidir.

Torbalama 1994 yılında Tom Breiman tarafından geliştirilmiştir ve bir tür topluluk öğrenmesidir, yani güçlü bir model oluşturmak için birkaç zayıf öğreniciyi birleştirir. Bu yöntemi, boosting gibi yöntemlerin aksine, önyargısını önemli ölçüde artırmadan belirli bir modelin varyansını azaltmak için kullanıyoruz.

"Torbalama" terimi, farklı modeller farklı örnekler üzerinde eğitildiğinden, eğitim veri kümesindeki örneklerin torbalanması fikrinden gelir. Bu yöntem makine öğrenimi alanındaki farklı problemler için kullanışlıdır ve Nave Bayes, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları ve Regresyon gibi çeşitli algoritmalara uygulanmıştır.

Torbalama işleminin çalışma şekli basittir. Mevcut eğitim verilerinin bir alt kümesini alarak başlarsınız. Alt küme boyutu genellikle orijinal eğitim setiyle aynı boyutta (veya daha küçük) olabilir. Daha sonra bu alt kümeye dayalı bir model oluşturursunuz. Buna "zayıf öğrenici" denir. Bu işlem, verilerin farklı alt kümeleriyle birkaç kez tekrarlanır. Nihai sonuç, daha sonra "torbalama modeli" olarak adlandırdığımız bir zayıf öğreniciler topluluğudur. Bu model daha sonra görünmeyen veriler üzerinde test edilir ve tek bir modele kıyasla daha iyi doğruluk ve kararlılık üretir.

Torbalama, zayıf öğrenicilerin doğruluğunu artırmak için basit ama etkili bir yöntemdir. Hızlıdır, veri boyutuyla iyi ölçeklenir ve uygulaması oldukça kolaydır. Makine öğreniminde en yaygın kullanılan topluluk yöntemlerinden biridir ve Random Forest, AdaBoost ve Extra Trees gibi birçok popüler algoritmada kullanılır.

Bootstrap Aggregating olarak da bilinen Bagging, zayıf öğreniciler olarak bilinen makine öğrenimi algoritmalarının doğruluğunu ve kararlılığını artırmak için kullanılan bir makine öğrenimi topluluğu algoritmasıdır. Eğitim verilerinin rastgele seçilen farklı alt kümeleri üzerinde birden fazla modeli eğiterek ve ardından ortalamalarını (veya ağırlıklı ortalamalarını) alarak tüm modelleri birleştirerek çalışır. Bu, ortaya çıkan modelin hem doğruluğunu hem de genellemesini geliştirir ve genellikle zayıf öğrenicilerden önemli ölçüde daha iyidir.

Torbalama 1994 yılında Tom Breiman tarafından geliştirilmiştir ve bir tür topluluk öğrenmesidir, yani güçlü bir model oluşturmak için birkaç zayıf öğreniciyi birleştirir. Bu yöntemi, boosting gibi yöntemlerin aksine, önyargısını önemli ölçüde artırmadan belirli bir modelin varyansını azaltmak için kullanıyoruz.

"Torbalama" terimi, farklı modeller farklı örnekler üzerinde eğitildiğinden, eğitim veri kümesindeki örneklerin torbalanması fikrinden gelir. Bu yöntem makine öğrenimi alanındaki farklı problemler için kullanışlıdır ve Nave Bayes, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları ve Regresyon gibi çeşitli algoritmalara uygulanmıştır.

Torbalama işleminin çalışma şekli basittir. Mevcut eğitim verilerinin bir alt kümesini alarak başlarsınız. Alt küme boyutu genellikle orijinal eğitim setiyle aynı boyutta (veya daha küçük) olabilir. Daha sonra bu alt kümeye dayalı bir model oluşturursunuz. Buna "zayıf öğrenici" denir. Bu işlem, verilerin farklı alt kümeleriyle birkaç kez tekrarlanır. Nihai sonuç, daha sonra "torbalama modeli" olarak adlandırdığımız bir zayıf öğreniciler topluluğudur. Bu model daha sonra görünmeyen veriler üzerinde test edilir ve tek bir modele kıyasla daha iyi doğruluk ve kararlılık üretir.

Torbalama, zayıf öğrenicilerin doğruluğunu artırmak için basit ama etkili bir yöntemdir. Hızlıdır, veri boyutuyla iyi ölçeklenir ve uygulaması oldukça kolaydır. Makine öğreniminde en yaygın kullanılan topluluk yöntemlerinden biridir ve Random Forest, AdaBoost ve Extra Trees gibi birçok popüler algoritmada kullanılır.