Что такое пакетирование в машинном обучении и как его выполнять

Поиск надежных и точных прогностических моделей остается первостепенной задачей в постоянно развивающемся мире алгоритмов машинного обучения. Среди разнообразных методов ансамблевое обучение выделяется как мощная парадигма повышения производительности модели. Бэггинг, аббревиатура от Bootstrap Aggregating, становится краеугольным камнем ансамблевых методов, предлагая мощное решение проблем уменьшения дисперсии и нестабильности модели. Эта статья углубляется в глубины пакетирования в машинном обучении, раскрывая его принципы, приложения и нюансы. От концептуальной основы до практической реализации мы отправляемся в путешествие, чтобы понять, как мешки используют коллективный разум множества моделей для создания прогнозов с высочайшей точностью и надежностью.

Присоединяйтесь к самой быстрорастущей технологической отрасли сегодня! Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения

Что такое бэггинг?

Бэггинг, аббревиатура от Bootstrap Aggregating, представляет собой ансамблевую стратегию машинного обучения, предназначенную для повышения надежности и точности прогнозных моделей. Это влечет за собой создание многочисленных подмножеств обучающих данных путем использования случайной выборки с заменой. Эти подмножества обучают несколько базовых учащихся, таких как деревья решений, нейронные сети или другие модели.

Во время прогнозирования результаты этих базовых обучающихся агрегируются, часто путем усреднения (для задач регрессии) или голосования (для задач классификации), для получения окончательного прогноза. Пакетирование помогает уменьшить переобучение за счет внесения разнообразия среди основных учащихся и улучшает общую производительность за счет уменьшения дисперсии и повышения надежности.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Каковы этапы реализации мешков?

Внедрение упаковки включает в себя несколько этапов. Вот общий обзор:

Подготовка набора данных. Подготовьте набор данных, обеспечив его правильную очистку и предварительную обработку. Разделите его на обучающий набор и тестовый набор.
Начальная выборка: случайная выборка из набора обучающих данных с заменой для создания нескольких бутстрап-выборок. Каждая начальная выборка обычно должна иметь тот же размер, что и исходный набор данных, но некоторые точки данных могут повторяться, а другие могут быть опущены.
Обучение модели: обучение базовой модели (например, дерева решений, нейронной сети и т. д.) на каждом бутстреп-образце. Каждую модель следует обучать независимо от других.
Генерация прогнозов: используйте каждую обученную модель для прогнозирования набора тестовых данных.
Объединение прогнозов: объедините прогнозы всех моделей. Вы можете использовать голосование большинством, чтобы определить окончательный прогнозируемый класс для задач классификации. Для задач регрессии вы можете усреднить прогнозы.
Оценка: Оцените производительность ансамбля мешков на наборе тестовых данных, используя соответствующие показатели (например, точность, показатель F1, среднеквадратическую ошибку и т. д.).
Настройка гиперпараметров: при необходимости настройте гиперпараметры базовой модели (моделей) или самого ансамбля мешков, используя такие методы, как перекрестная проверка.
Развертывание: как только вы будете удовлетворены производительностью ансамбля пакетирования, разверните его, чтобы делать прогнозы на основе новых, невидимых данных.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения! Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения

Понимание ансамблевого обучения

Ансамбльное обучение — это мощный подход к машинному обучению, который объединяет прогнозы из различных отдельных моделей, известных как базовые обучающиеся, для повышения общей производительности системы. Основанное на «мудрости толпы», ансамблевое обучение использует коллективные идеи множества моделей, часто давая более точные прогнозы, чем любая отдельная модель.

Существует несколько популярных ансамблевых методов, в том числе:

Пакетирование (агрегирование начальной загрузки). Как упоминалось ранее, пакетирование включает в себя обучение нескольких базовых учащихся на разных подмножествах обучающих данных, обычно создаваемых посредством случайной выборки с заменой. Прогнозы этих базовых учащихся затем объединяются, часто путем усреднения (для регрессии) или голосования (для классификации), для получения окончательного прогноза.
Повышение: Повышение — это последовательный ансамблевый метод, в котором каждый базовый учащийся обучается исправлять ошибки своих предшественников. При бустинге каждая последующая модель больше фокусируется на экземплярах, неправильно классифицированных предыдущими моделями. Популярные алгоритмы повышения включают AdaBoost, Gradient Boosting Machines (GBM) и XGBoost.
Случайный лес: Случайный лес — это ансамблевый метод, создающий в процессе обучения множество деревьев решений. Каждое дерево подвергается обучению с использованием отдельного случайного подмножества функций и обучающих данных. Окончательный прогноз получается в результате объединения прогнозов каждого дерева, обычно посредством большинства голосов за классификацию или усреднения для регрессии.
Стекирование (сложенное обобщение): стекирование объединяет прогнозы нескольких базовых учащихся с использованием другой модели, часто называемой мета-обучающимся или блендером. Вместо простого усреднения или голосования, суммирование обучает мета-учащегося прогнозам базовых учащихся, учит тому, как лучше всего объединить их результаты для получения окончательного прогноза.

Преимущества упаковки в мешки

Бэггинг, или бутстрап-агрегирование, предлагает несколько преимуществ в контексте машинного обучения:

Одним из основных преимуществ бэггинга является его способность уменьшать дисперсию. Обучая несколько базовых учащихся на разных подмножествах данных, пакетирование вносит разнообразие в модели. Когда эти разнообразные модели объединяются, ошибки компенсируются, что приводит к более стабильным и надежным прогнозам.
Бэггинг помогает бороться с переоснащением за счет уменьшения дисперсии модели. Генерируя несколько подмножеств обучающих данных путем случайной выборки с заменой, пакетирование гарантирует, что каждый базовый учащийся сосредоточится на немного разных аспектах данных. Такое разнообразие помогает ансамблю лучше обобщать невидимые данные.
Поскольку пакетирование обучает несколько моделей на разных подмножествах данных, оно, как правило, менее чувствительно к выбросам и зашумленным точкам данных. Выбросы с меньшей вероятностью повлияют на общий прогноз при значительном объединении нескольких моделей.
Обучение отдельных базовых учащихся пакетированию часто можно распараллелить, что приводит к сокращению времени обучения, особенно при работе с большими наборами данных или сложными моделями. Каждый базовый обучаемый может обучаться независимо на своем подмножестве данных, что позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы.
Бэггинг — это универсальный метод, применяемый к различным базовым учащимся, включая деревья решений, нейронные сети, машины опорных векторов и т. д. Такая гибкость позволяет практикам использовать сильные стороны различных алгоритмов, сохраняя при этом выгоду от ансамблевого подхода.
Бэггинг относительно прост по сравнению с ансамблевыми методами, такими как усиление или суммирование. Основная идея случайной выборки с заменой и объединением прогнозов проста для понимания и реализации.

Станьте экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения вместе со специалистами отрасли. Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Программа изучения.

Применение упаковки в мешки

Бэггинг, или бутстрап-агрегирование, нашел применение в машинном обучении и анализе данных в различных областях. Некоторые распространенные приложения включают в себя:

Классификация и регрессия. Упаковка широко используется для задач классификации и регрессии. Классификация помогает повысить точность прогнозов за счет объединения результатов нескольких классификаторов, обученных на разных подмножествах данных. Аналогично, пакетирование может повысить стабильность и надежность прогнозов в регрессии за счет агрегирования результатов нескольких регрессоров.
Обнаружение аномалий. Пакетирование — это метод, который можно использовать для обнаружения аномалий с целью точного выявления необычных или исключительных случаев в наборе данных. Обучая несколько моделей обнаружения аномалий на разных подмножествах данных, пакетирование может повысить точность обнаружения и устойчивость к шуму и выбросам.
Выбор функций: пакетирование не ограничивается только повышением точности модели; это также может помочь в выборе функций. Цель состоит в том, чтобы определить наиболее подходящие функции, адаптированные к конкретной задаче. Обучая многочисленные модели различным подмножествам функций и оценивая их эффективность, пакетирование является ценным инструментом для распознавания наиболее информативных функций, одновременно снижая вероятность переобучения.
Несбалансированные данные. В сценариях, где классы в задаче классификации несбалансированы, пакетирование может помочь улучшить производительность модели за счет балансировки распределения классов в каждом подмножестве данных. Это может привести к более точным прогнозам, особенно для класса меньшинства.
Ансамблевое обучение. Бэггинг часто используется в качестве строительного блока в более сложных методах ансамблевого обучения, таких как случайные леса и стекирование. В случайных лесах пакетирование используется для обучения нескольких деревьев решений, а в стеке — для создания различных подмножеств данных для обучения различных базовых моделей.
Прогнозирование временных рядов. Бэггинг можно применять к задачам прогнозирования временных рядов, чтобы повысить точность и стабильность прогнозов. Обучая несколько моделей прогнозирования на разных подмножествах исторических данных, пакетирование может улавливать различные закономерности и тенденции в данных, что приводит к более надежным прогнозам.
Кластеризация. Пакетирование также можно использовать для задач кластеризации, целью которых является группировка схожих точек данных. Обучая несколько моделей кластеризации на разных подмножествах данных, пакетирование может помочь выявить более стабильные и надежные кластеры, особенно в зашумленных или многомерных данных.

Бэггинг в Python: краткое руководство

# Импорт необходимых библиотек

из sklearn.ensemble импорт BaggedClassifier

из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier

из sklearn.datasets импортируйте load_iris

из sklearn.model_selection импорт train_test_split

из sklearn.metrics импорт точности_score

# Загрузите набор данных Iris

радужная оболочка = load_iris()

X = радужная оболочка.данные

y = радужная оболочка.цель

# Разделить набор данных на обучающий и тестовый наборы

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0,3, случайное_состояние=42)

# Инициализируем базовый классификатор (в данном случае дерево решений)

base_classifier = DecisionTreeClassifier()

# Инициализируем классификатор мешков

# Вы можете указать количество базовых оценщиков (n_estimators) и другие параметры

Bagging_classifier = BaggingClassifier(base_estimator=base_classifier, n_estimators=10, random_state=42)

# Обучение классификатора мешков

Bagging_classifier.fit(X_train, y_train)

# Делаем прогнозы на тестовом наборе

y_pred = Bagging_classifier.predict(X_test)

# Рассчитать точность

точность = точность_оценка (y_test, y_pred)

print(“Точность:”, точность)

В этом примере показано, как использовать BagingClassifier из scikit-learn для выполнения пакетирования для задач классификации. Вот разбивка шагов:

Импортируйте необходимые библиотеки: sklearn.ensemble.BagingClassifier для пакетирования, sklearn.tree.DecisionTreeClassifier для базового классификатора и другие утилиты из scikit-learn.
Загрузите набор данных Iris (или любой другой набор данных по вашему выбору).
Разделите набор данных на обучающий и тестовый наборы с помощью train_test_split.
Инициализируйте базовый классификатор, который будет использоваться в качестве базовой оценки в ансамбле упаковки. В этом примере мы используем классификатор дерева решений.
Инициализируйте BagingClassifier с такими параметрами, как базовый оценщик (base_estimator), количество базовых оценщиков (n_estimators) и случайное состояние.
Обучите BagingClassifier на обучающих данных, используя метод подгонки.
Сделайте прогнозы на тестовом наборе, используя метод прогнозирования.
Оцените производительность классификатора упаковки, используя такие показатели, как точность.

Инженер по искусственному интеллектуВаш путь к тому, чтобы стать успешным экспертом в области искусственного интеллектаПросмотреть курс

Различия между бэггингом и бустом

Особенность	Упаковка	Повышение
Тип ансамбля	Метод параллельного ансамбля, при котором базовые ученики обучаются самостоятельно.	Метод последовательного ансамбля, при котором базовые ученики обучаются последовательно.
База учащихся	Базовые учащиеся обычно обучаются параллельно на разных подмножествах данных.	Базовые учащиеся обучаются последовательно, причем каждый последующий учащийся уделяет больше внимания исправлению ошибок своих предшественников.
Взвешивание данных	Все точки данных имеют одинаковый вес при обучении базовых учащихся.	Неправильно классифицированным точкам данных придается больший вес в последующих итерациях, чтобы сосредоточиться на сложных случаях.
Уменьшение систематической ошибки/дисперсии	В основном уменьшает дисперсию за счет усреднения прогнозов нескольких моделей.	В основном уменьшает предвзятость, фокусируясь на сложных случаях и повышая точность последующих моделей.
Обработка выбросов	Устойчивость к выбросам благодаря усреднению или голосованию среди нескольких моделей.	Более чувствителен к выбросам, особенно при ускорении итераций, когда неправильно классифицированным экземплярам придается больший вес.
Надежность	В целом устойчив к зашумленным данным и выбросам из-за усреднения прогнозов.	Может быть менее устойчивым к выбросам, особенно при ускорении итераций, когда неправильно классифицированным экземплярам придается больший вес.
Время обучения модели	Может быть распараллелен, что позволяет ускорить обучение на многоядерных системах.	Обычно медленнее, чем сбор мешков, поскольку базовые ученики обучаются последовательно.
Примеры	Случайный лес — популярный алгоритм упаковки.	AdaBoost, Gradient Boosting Machines (GBM) и XGBoost — популярные алгоритмы повышения.

Заключение

Бэггинг — это надежный ансамблевый метод машинного обучения, предлагающий простой, но мощный подход к повышению производительности модели. Обучая несколько базовых учащихся на разных подмножествах данных и агрегируя их прогнозы, пакетирование эффективно уменьшает дисперсию, улучшает обобщение и повышает надежность модели. Простота реализации и возможность распараллеливания обучения делают пакетирование привлекательным выбором для различных приложений в разных областях.

Чтобы глубже погрузиться в искусственный интеллект и машинное обучение, рассмотрите возможность поступления в аспирантуру Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта комплексная программа представляет собой структурированную учебную программу, разработанную отраслевыми экспертами и научными кругами, обеспечивающую глубокое понимание передовых концепций искусственного интеллекта и машинного обучения.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое бэггинг и буст?

Бэггинг (агрегирование начальной загрузки) включает в себя независимое обучение нескольких моделей и объединение их прогнозов посредством усреднения или голосования. С другой стороны, бустинг строит модели последовательно, где каждая последующая модель исправляет ошибки своей предшественницы, в конечном итоге создавая сильный ансамбль.

2. Что такое упаковка и склеивание в деталях?

Как упаковка, так и вставка предполагают создание нескольких подмножеств обучающих данных путем выборки с заменой (пакетирование) или без замены (вставка). Каждое подмножество используется для обучения отдельной модели, а окончательный прогноз обычно представляет собой среднее значение (регрессия) или большинство голосов (классификация) всех моделей.

3. Чем полезна упаковка в мешки?

Пакетирование полезно, поскольку оно уменьшает дисперсию и помогает предотвратить переобучение за счет объединения прогнозов нескольких моделей, обученных на разных подмножествах данных. Такой ансамблевый подход часто улучшает обобщение и надежность, особенно для сложных моделей.

4. Какие существуют типы упаковки?

Существуют различные типы методов объединения в пакеты, включая случайный лес, дополнительные деревья и деревья решений в пакетах. Случайный лес использует сбор деревьев решений в качестве базовых обучающихся, а дополнительные деревья добавляют случайность в процесс выбора признаков. Пакетированные деревья решений просто включают использование пакетирования со стандартными деревьями решений.

5. Что является примером упаковки в мешки?

В классификаторе случайного леса несколько деревьев решений обучаются на разных подмножествах обучающих данных с использованием мешков. Каждое дерево независимо прогнозирует класс нового экземпляра, а окончательный прогноз определяется путем объединения прогнозов отдельных деревьев посредством голосования. Этот ансамблевый подход повышает точность классификации и обобщения.