ランダムフォレスト

- バギングとはバギングは、機械学習の分野でよく用いられるアンサンブル学習という手法の一つです。アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、単一のモデルを用いるよりも高い精度で予測することを目指すアプローチです。 バギングは、ブートストラップサンプリングという方法を用いて、元のデータセットから複数の訓練データセットを作成します。ブートストラップサンプリングでは、元のデータセットから重複を許しながらランダムにデータを抽出し、複数の異なるデータセットを生成します。それぞれの訓練データセットは、元のデータセットとほぼ同じ大きさになります。 次に、各訓練データセットを用いて、それぞれ異なるモデルを学習させます。モデルとしては、決定木などがよく用いられます。そして、それぞれのモデルに対して予測を行わせ、最終的な予測は、学習させた複数のモデルの予測結果を多数決によって決定します。 バギングは、モデルの分散を減少させる効果があり、過学習を防ぐのに役立ちます。これは、複数の異なるデータセットを用いてモデルを学習させることで、特定のデータセットに過剰に適合することを防ぐためです。 バギングは、比較的実装が容易でありながら、高い予測精度を実現できることから、様々な分野で広く用いられています。

- バギング多数の意見で精度向上 機械学習の目的は、コンピュータにデータからパターンを学習させ、未知のデータに対しても accurate な予測をできるようにすることです。その予測精度を向上させるための手法の一つに、-バギング-があります。 バギングは、「ブートストラップサンプリング」という方法を使って、元のデータセットから複数の異なる訓練データセットを作成します。それぞれの訓練データセットは、元のデータセットから重複を許してランダムにデータを抽出することで作られます。 こうして作られた複数の訓練データセットそれぞれで、個別に識別器を学習させます。識別器とは、データを見て分類や予測を行うためのモデルのことです。そして、最終的な予測は、学習させた複数の識別器の多数決によって決定します。 これは、まるで専門家集団に意見を求めるプロセスに似ています。様々な専門家に意見を聞き、最も多くの支持を集めた意見を採用することで、より確実性の高い結論を導き出すことができます。 バギングは、学習データの偏りによる識別器の不安定さを軽減し、より安定した予測結果を得るのに役立ちます。その結果、過剰適合を防ぎ、未知のデータに対しても高い汎化性能を発揮するモデルを構築することができます。