Bagging

Bagging, kort för Bootstrap Aggregating, är en grundläggande ensemblemetod som används inom artificiell intelligens och maskininlärning för att förbättra noggrannheten och robustheten hos prediktiva modeller. Metoden innebär att man skapar flera delmängder av ett träningsdataset genom slumpmässig sampling med återläggning, kallat bootstrapping. Dessa delmängder används för att träna flera basmodeller, även kallade svaga inlärare, oberoende av varandra. Modellernas prediktioner sammanställs sedan, vanligtvis genom medelvärdesbildning för regressionsuppgifter eller majoritetsröstning för klassificeringsuppgifter, vilket leder till en slutlig prediktion med minskad varians och förbättrad stabilitet.

Viktiga begrepp

1. Ensemble Learning

Ensemble learning är ett maskininlärningsparadigm som innebär användning av flera modeller för att skapa en starkare övergripande modell. Den grundläggande idén är att en grupp modeller, som arbetar tillsammans, kan prestera bättre än en enskild modell. Denna metod liknas vid ett expertteam som samlar sina insikter för att nå en mer träffsäker förutsägelse. Ensembletekniker som bagging, boosting och stacking utnyttjar styrkorna hos individuella modeller för att förbättra prestandan genom att hantera fel relaterade till varians eller bias. Detta tillvägagångssätt är särskilt fördelaktigt i situationer där enskilda modeller lider av hög varians eller bias, vilket leder till överanpassning eller underanpassning.

2. Bootstrapping

Bootstrapping är en statistisk metod som genererar flera slumpmässiga prover från ett dataset med återläggning. Inom ramen för bagging möjliggör bootstrapping att varje modell får en något annorlunda vy av datasetet, ofta med dubbletter. Denna diversitet bland träningsdatan hjälper till att minska risken för överanpassning genom att säkerställa att varje modell fångar olika aspekter av datan. Bootstrapping är avgörande för att skapa ensemblen av modeller i bagging, eftersom det garanterar att modellerna tränas på varierade prover, vilket stärker modellens robusthet och generaliseringsförmåga.

3. Basinlärare

Basinlärare är de individuella modeller som tränas på olika datasubset i baggingprocessen. Dessa modeller är ofta enkla eller svaga inlärare, som beslutsträd, som var för sig kanske inte ger starka prediktiva resultat. När de kombineras bildar de dock en kraftfull ensemblemodell. Valet av basinlärare kan påverka ensemblemodellens prestanda avsevärt; beslutsträd är ett vanligt val tack vare sin enkelhet och förmåga att fånga icke-linjära samband i data. Diversiteten mellan basinlärarna, som uppstår genom deras exponering för olika bootstrappade dataset, är nyckeln till baggings framgång.

4. Sammanställning

Sammanställning är det sista steget i bagging, där prediktionerna från varje basinlärare kombineras för att generera slutresultatet. För regressionsuppgifter innebär detta vanligtvis att man tar medelvärdet av prediktionerna för att jämna ut felen. För klassificeringsuppgifter används majoritetsröstning för att bestämma den slutliga klassprediktionen. Denna sammanställningsprocess bidrar till att minska modellens varians, vilket leder till ökad stabilitet och noggrannhet. Genom att kombinera utdata från flera modeller minimeras påverkan av enskilda modellers fel, vilket ger en mer robust ensembleprediktion.

Så fungerar bagging

Bagging följer en strukturerad process för att förbättra modellprestanda:

1. Datasetförberedelse: Börja med ett rent och förbehandlat dataset, uppdelat i tränings- och testuppsättning.
2. Bootstrap-sampling: Skapa flera bootstrap-prover från träningsdatan genom slumpmässig sampling med återläggning. Varje prov bör helst vara lika stort som ursprungsdatan.
3. Modellträning: Träna en basinlärare på varje bootstrap-prov oberoende. Modellerna tränas parallellt, vilket är effektivt på system med flera processorkärnor.
4. Prediktionsgenerering: Använd varje tränad modell för att göra prediktioner på testdatan.
5. Sammanställning av prediktioner: Sammanställ prediktionerna från alla modeller för att ta fram slutresultatet. Detta kan göras genom medelvärdesbildning för regression eller majoritetsröstning för klassificering.
6. Utvärdering: Utvärdera prestationen för ensemblemodellen med hjälp av mått som noggrannhet, precision, recall eller medelkvadratiskt fel.

Exempel och användningsområden

Random Forest

Ett utmärkt exempel på bagging i praktiken är algoritmen Random Forest, som använder bagging med beslutsträd som basinlärare. Varje träd tränas på ett eget bootstrap-prov, och den slutliga prediktionen görs genom att sammanställa utfallen från alla träd. Random Forest används ofta för både klassificering och regression, tack vare sin förmåga att hantera stora dataset med hög dimension och sin robusthet mot överanpassning.

Tillämpningar i olika branscher

• Sjukvård: Bagging bidrar till att bygga modeller för att förutsäga medicinska utfall, som sjukdomsrisk baserat på patientdata, genom att minska varians och förbättra tillförlitligheten i prediktionen.
• Finans: Vid bedrägeridetektion kombinerar bagging utdata från modeller tränade på olika datasubset, vilket ökar noggrannheten och robustheten.
• Miljö: Bagging förbättrar ekologiska förutsägelser genom att sammanställa modeller tränade på varierade samplingsscenarier och hantera osäkerheter i datainsamlingen.
• IT-säkerhet: System för nätverksintrångsdetektion använder bagging för att öka noggrannheten och minska antalet falska positiva genom att sammanställa utdata från modeller tränade på olika aspekter av nätverkstrafik.

Fördelar med bagging

• Minskad varians: Bagging minskar prediktionsvariansen genom att medelvärdesbilda flera modellers utdata, vilket ökar stabiliteten och minskar risken för överanpassning.
• Förbättrad generalisering: Diversiteten mellan basinlärarna gör att ensemblemodellen kan generalisera bättre till ny data, vilket ger bättre prediktiv prestanda på osedda dataset.
• Parallellisering: Oberoende träning av basinlärare möjliggör parallell exekvering och påskyndar därmed träningsprocessen vid användning av flerkärniga processorer.

Utmaningar med bagging

• Kräver mycket beräkningsresurser: Fler basinlärare innebär högre beräkningskostnader och ökat minnesbehov, vilket gör bagging mindre lämpligt för realtidsapplikationer.
• Förlorad tolkbarhet: Ensemblemetoden innebär att enskilda modellers bidrag blir svårare att överblicka, vilket försvårar tolkningen av slutmodellens beslut.
• Mindre effektivt med stabila modeller: Bagging är mest fördelaktigt med modeller som har hög varians; metoden ger inte lika stor förbättring för redan stabila och lågt varierande modeller.

Praktisk implementation i Python

Bagging kan enkelt implementeras i Python med hjälp av bibliotek som scikit-learn. Här är ett grundläggande exempel med BaggingClassifier och beslutsträd som basinlärare:

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

# Ladda Iris-datasetet
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Dela upp datasetet i tränings- och testuppsättning
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Initiera basmodellen
base_classifier = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

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

# Träna BaggingClassifier
bagging_classifier.fit(X_train, y_train)

# Gör prediktioner på testuppsättningen
y_pred = bagging_classifier.predict(X_test)

# Beräkna noggrannhet
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy of Bagging Classifier:", accuracy)