バギングとは？
意味・定義
バギング（Bagging）は、機械学習におけるアンサンブル学習手法の一つで、複数のモデルを組み合わせてより精度の高い予測を行う方法です。具体的には、元のデータセットからランダムにサンプルを抽出し（リサンプリング）、それを用いて複数のモデルを訓練します。最終的な予測は、これらのモデルの予測結果を集約することで得られます。バギングの代表的な手法としては、ランダムフォレストがあります。
目的・背景
バギングは、モデルのバラつきを減少させることを目的としています。単一のモデルは、特定のデータに対してオーバーフィッティング（過剰適合）する可能性がありますが、バギングを利用することで、異なるサンプルに基づく複数のモデルを作成し、これらの予測を平均化することができます。これにより、全体としての予測精度が向上し、過剰適合のリスクを軽減します。この手法は、特にデータが少ない場合やノイズが多い場合に効果を発揮します。
使い方・具体例
- 複数の決定木モデルを用いて、ランダムに選択したデータサンプルでそれぞれのモデルを訓練し、最終的な予測を投票によって決定する。
- 医療データを使い、患者の疾患予測にバギングを適用し、個々の診断モデルの結果を集約して精度を向上させる。
- マーケティングキャンペーンの効果を予測するために、異なる顧客グループからデータをリサンプリングし、複数のモデルで分析を行うことで、より正確なターゲティングが可能となる。
- 時系列データに対して、過去のデータをランダムに抽出し、複数の予測モデルを構築することで、未来のトレンドをより信頼性高く予測する。
- 画像認識タスクにおいて、様々な画像サンプルを使って複数のニューラルネットワークを訓練し、最終的に投票による分類を行う。
関連用語
まとめ
- バギングは、複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させる手法です。
- データのサンプルをランダムに抽出し、異なるモデルを訓練することで過剰適合を防ぎます。
- この手法は、特にデータが少ない場合やノイズが多い場合に有効です。
現場メモ
バギングの導入時には、データの抽出方法やモデルの選定が重要です。ランダムにサンプルを選ぶ過程で、特定の偏りが生じる可能性があるため、サンプルサイズや抽出方法を慎重に設定する必要があります。また、複数のモデルを運用するため、計算リソースの管理も考慮しなければなりません。