ブートストラップ集約とは
ブートストラップ集約（Bootstrap Aggregating）、別名バギング（Bagging）は、機械学習におけるアンサンブル学習の手法の一つです。複数のモデルを学習させ、それらの予測結果を集約することで、単一のモデルよりも高い予測精度と安定性を実現します。
ブートストラップ集約の基本原理
ブートストラップ集約は、以下の手順で実行されます。
- ブートストラップサンプリング: 元の訓練データセットから、重複を許してランダムに複数のサブセットを抽出します。
- モデルの学習: 各サブセットを用いて、個別のモデルを学習します。
- 予測結果の集約: 複数のモデルの予測結果を集約し、最終的な予測結果を決定します。分類問題では多数決、回帰問題では平均値などが用いられます。
ブートストラップ集約の利点
- 高い予測精度: 複数のモデルの予測結果を集約することで、単一のモデルよりも高い予測精度を実現できます。
- 過学習の抑制: ブートストラップサンプリングにより、モデルが訓練データに過剰に適合する過学習を抑制できます。
- 安定性の向上: データのわずかな変動に対する予測結果の変動を抑制し、モデルの安定性を向上させます。
- 並列処理: 複数のモデルの学習を並列処理できるため、大規模なデータセットでも効率的に学習できます。
ブートストラップ集約の注意点
- 計算コスト: 複数のモデルを学習するため、計算コストが高くなる場合があります。
- モデルの多様性: モデルの多様性が低い場合、集約の効果が十分に得られない可能性があります。
- 解釈の困難さ: 複数のモデルを組み合わせるため、モデルの解釈が難しくなる場合があります。
ブートストラップ集約の応用例
- ランダムフォレスト: 決定木をブートストラップ集約したモデルであり、高い予測精度と解釈の容易さから、様々な分野で利用されています。
- バギング回帰: 回帰モデルをブートストラップ集約し、予測精度と安定性を向上させます。
- バギング分類: 分類モデルをブートストラップ集約し、予測精度と安定性を向上させます。
ブートストラップ集約は、複数のモデルを組み合わせることで、単一のモデルよりも高い予測精度と安定性を実現する強力な手法です。ランダムフォレストをはじめ、様々な分野で広く利用されています。
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