機械学習において、単一のモデルではなく複数のモデルを組み合わせて予測を行う手法が存在します。その中でも特に注目されるのが「バギング（Bootstrap Aggregating）」です。本記事では、バギングの基本的な概念、仕組み、そしてその利点に焦点を当て、機械学習の世界における強力なツールとしての役割を解説します。
バギングの基本
ブートストラップサンプリング（Bootstrap Sampling）
バギングは、まず元データセットからランダムに重複を許してサンプリングを行います。これをブートストラップサンプリングと呼びます。この過程により、元データセットから異なるサブセットが複数得られます。
モデルの構築
次に、各サブセットに対してモデルを構築します。ここで用いられるモデルは通常、弱学習器と呼ばれる、単体では性能が低いが複数組み合わせることで強力なモデルとなるものです。
予測の結合
最後に、各モデルが出力した予測を組み合わせます。回帰の場合は平均をとり、分類の場合は多数決原則を用いることが一般的です。
バギングの利点
分散の削減
バギングは、異なるサンプルに基づく複数のモデルを構築するため、モデルの予測がバラつきやすい問題を軽減します。これにより、過学習のリスクを低減し、モデルの安定性を向上させます。
未知のデータへの頑健性
異なるサンプルから得られた複数のモデルを組み合わせることで、モデルが特定のトレーニングデータに過度に適合することなく、未知のデータにも頑健な予測を行うことが期待できます。
弱学習器の活用
バギングは弱学習器と呼ばれる単体では効果が限定的なモデルでも有効です。これにより、複数の弱学習器を組み合わせ、強力なモデルを構築できます。
バギングの具体例
バギングの代表的なアルゴリズムには「ランダムフォレスト」があります。ランダムフォレストは、決定木を弱学習器として用い、複数の決定木の結果を組み合わせることで、高い予測性能を発揮します。また、ランダムフォレストは特徴量のランダムサンプリングも行うため、さらなるバリエーションを加えることができます。
まとめ
バギングは機械学習において、予測モデルの性能向上に寄与する重要な手法です。分散の削減や未知のデータに対する頑健性の向上など、その利点は多岐にわたります。機械学習モデルの構築において、バギングを利用することで、高い予測性能を実現する手段として活用されています。
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