Bagging

Le bagging, abréviation de Bootstrap Aggregating, est une technique fondamentale d’apprentissage ensembliste utilisée en intelligence artificielle et en apprentissage automatique pour améliorer la précision et la robustesse des modèles prédictifs. Il consiste à créer plusieurs sous-ensembles d’un ensemble de données d’entraînement par échantillonnage aléatoire avec remise, appelé bootstrapping. Ces sous-ensembles servent à entraîner plusieurs modèles de base, également appelés apprenants faibles, de manière indépendante. Les prédictions de ces modèles sont ensuite agrégées, généralement par moyenne pour les tâches de régression ou par vote majoritaire pour les tâches de classification, afin d’obtenir une prédiction finale avec une variance réduite et une stabilité améliorée.

Concepts clés

1. Apprentissage ensembliste

L’apprentissage ensembliste est un paradigme de l’apprentissage automatique qui consiste à utiliser plusieurs modèles pour créer un modèle global plus performant. L’idée fondamentale est qu’un groupe de modèles travaillant ensemble peut surpasser n’importe quel modèle pris individuellement. Cette méthode s’apparente à une équipe d’experts réunissant leurs avis pour parvenir à une prédiction plus précise. Les techniques d’apprentissage ensembliste, dont le bagging, le boosting et le stacking, exploitent les forces des modèles individuels pour améliorer les performances en corrigeant les erreurs liées à la variance ou au biais. Cette approche est particulièrement bénéfique dans les tâches où les modèles individuels souffrent d’une forte variance ou d’un biais important, conduisant au surapprentissage ou au sous-apprentissage.

2. Bootstrapping

Le bootstrapping est une technique statistique qui génère plusieurs échantillons aléatoires à partir d’un ensemble de données avec remise. Dans le contexte du bagging, le bootstrapping permet à chaque modèle de recevoir une vision légèrement différente de l’ensemble de données, incluant souvent des points de données dupliqués. Cette diversité parmi les ensembles d’entraînement contribue à réduire la probabilité de surapprentissage en garantissant que chaque modèle capture des aspects différents des données. Le bootstrapping est essentiel pour créer l’ensemble de modèles dans le bagging, car il assure que les modèles sont entraînés sur des échantillons variés, renforçant ainsi la robustesse et la capacité de généralisation du modèle global.

3. Apprenants de base

Les apprenants de base sont les modèles individuels entraînés sur différents sous-ensembles de données lors du processus de bagging. Ces modèles sont généralement simples ou faibles, tels que des arbres de décision, qui, pris isolément, ne possèdent pas de grandes capacités prédictives. Cependant, lorsqu’ils sont combinés, ils forment un modèle ensembliste puissant. Le choix de l’apprenant de base peut avoir un impact significatif sur les performances de l’ensemble ; les arbres de décision sont un choix courant en raison de leur simplicité et de leur capacité à capturer des relations non linéaires dans les données. La diversité entre les apprenants de base, issue de leur exposition à différents ensembles bootstrappés, est la clé du succès du bagging.

4. Agrégation

L’agrégation est l’étape finale du bagging, où les prédictions des apprenants de base individuels sont combinées pour produire la sortie finale. Pour les tâches de régression, cela implique généralement de faire la moyenne des prédictions afin de lisser les erreurs. Pour les tâches de classification, un vote majoritaire est utilisé pour déterminer la prédiction finale de la classe. Ce processus d’agrégation aide à réduire la variance des prédictions du modèle, ce qui conduit à une meilleure stabilité et précision. En combinant les sorties de plusieurs modèles, l’agrégation atténue l’impact des erreurs de chaque modèle, aboutissant à une prédiction ensembliste plus robuste.

Fonctionnement du bagging

Le bagging suit un processus structuré pour améliorer les performances du modèle :

1. Préparation des données : Commencer avec un ensemble de données propre et prétraité, divisé en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test.
2. Échantillonnage bootstrap : Générer plusieurs échantillons bootstrap à partir de l’ensemble d’entraînement par échantillonnage aléatoire avec remise. Chaque échantillon doit idéalement être de la même taille que l’ensemble d’origine.
3. Entraînement des modèles : Entraîner un apprenant de base sur chaque échantillon bootstrap de manière indépendante. Les modèles sont entraînés en parallèle, ce qui est efficace avec des systèmes multi-cœurs.
4. Génération de prédictions : Utiliser chaque modèle entraîné pour faire des prédictions sur l’ensemble de test.
5. Combinaison des prédictions : Agréger les prédictions de tous les modèles pour produire la prédiction finale. Cela peut se faire par moyenne pour les tâches de régression ou par vote majoritaire pour les tâches de classification.
6. Évaluation : Évaluer les performances de l’ensemble bagging à l’aide de métriques telles que la précision, la recall, la précision ou l’erreur quadratique moyenne.

Exemples et cas d’utilisation

Random Forest

Un exemple emblématique du bagging en action est l’algorithme Random Forest, qui utilise le bagging avec des arbres de décision comme apprenants de base. Chaque arbre est entraîné sur un échantillon bootstrap différent, et la prédiction finale est faite en agrégeant les prédictions de tous les arbres. Random Forest est largement utilisé pour des tâches de classification et de régression en raison de sa capacité à gérer de grands ensembles de données de haute dimensionnalité et de sa robustesse face au surapprentissage.

Applications dans divers secteurs

• Santé : Le bagging aide à construire des modèles pour prédire des issues médicales, comme la probabilité d’une maladie à partir de données patients, en réduisant la variance et en améliorant la fiabilité des prédictions.
• Finance : En détection de fraude, le bagging combine les sorties de modèles entraînés sur différents sous-ensembles de données de transactions, améliorant la précision et la robustesse.
• Environnement : Le bagging améliore les prédictions écologiques en agrégeant des modèles entraînés sur des scénarios d’échantillonnage variés, gérant ainsi les incertitudes de collecte de données.
• Sécurité informatique : Les systèmes de détection d’intrusions réseau utilisent le bagging pour améliorer la précision et réduire les faux positifs en agrégeant les sorties de modèles entraînés sur différents aspects des données de trafic réseau.

Avantages du bagging

• Réduction de la variance : Le bagging réduit la variance des prédictions en moyennant les sorties de plusieurs modèles, renforçant la stabilité du modèle et réduisant le surapprentissage.
• Amélioration de la généralisation : La diversité entre les modèles de base permet à l’ensemble de mieux généraliser à des données non vues, améliorant ainsi les performances de prédiction sur de nouveaux ensembles de données.
• Parallélisation : L’entraînement indépendant des modèles de base permet une exécution parallèle, accélérant considérablement le processus d’apprentissage avec des processeurs multi-cœurs.

Défis du bagging

• Coûteux en calcul : L’augmentation du nombre de modèles de base accroît également les coûts de calcul et l’utilisation de la mémoire, rendant le bagging moins adapté aux applications en temps réel.
• Perte d’interprétabilité : La nature ensembliste du bagging peut masquer la contribution des modèles individuels, compliquant l’interprétation du processus de décision du modèle final.
• Moins efficace avec des modèles stables : Le bagging est le plus bénéfique avec des modèles à forte variance ; il peut n’apporter que peu d’amélioration à des modèles déjà stables et à faible variance.

Implémentation pratique en Python

Le bagging peut être facilement mis en œuvre en Python à l’aide de bibliothèques comme scikit-learn. Voici un exemple de base utilisant le BaggingClassifier avec un arbre de décision comme estimateur de base :

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Charger l'ensemble de données Iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Initialiser le classifieur de base
base_classifier = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# Initialiser le BaggingClassifier
bagging_classifier = BaggingClassifier(base_estimator=base_classifier, n_estimators=10, random_state=42)

# Entraîner le BaggingClassifier
bagging_classifier.fit(X_train, y_train)

# Prédire sur l'ensemble de test
y_pred = bagging_classifier.predict(X_test)

# Calculer la précision
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Précision du classifieur Bagging :", accuracy)