Bagging

Bagging, viết tắt của Bootstrap Aggregating, là một kỹ thuật học tổ hợp cơ bản được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo và máy học nhằm nâng cao độ chính xác và độ vững chắc của các mô hình dự đoán. Phương pháp này bao gồm việc tạo ra nhiều tập con của bộ dữ liệu huấn luyện thông qua lấy mẫu ngẫu nhiên có hoàn lại, được gọi là bootstrapping. Các tập con này được sử dụng để huấn luyện nhiều mô hình cơ sở, còn gọi là người học yếu, một cách độc lập. Dự đoán từ các mô hình này sau đó được tổng hợp, thường bằng cách lấy trung bình đối với các bài toán hồi quy hoặc bỏ phiếu đa số đối với các bài toán phân loại, để đưa ra dự đoán cuối cùng với phương sai giảm và độ ổn định cải thiện.

Các khái niệm chính

1. Học tổ hợp

Học tổ hợp là một khuôn mẫu trong máy học sử dụng nhiều mô hình để tạo ra một mô hình tổng thể mạnh mẽ hơn. Ý tưởng cơ bản là một nhóm các mô hình, khi hoạt động cùng nhau, có thể vượt trội hơn bất kỳ mô hình đơn lẻ nào. Phương pháp này giống như một nhóm chuyên gia cùng đóng góp ý kiến để đưa ra dự đoán chính xác hơn. Các kỹ thuật học tổ hợp, bao gồm bagging, boosting và stacking, tận dụng điểm mạnh của từng mô hình riêng lẻ nhằm cải thiện hiệu suất bằng cách giải quyết các sai số liên quan đến phương sai hoặc độ lệch. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích trong các tác vụ máy học mà mô hình đơn lẻ có phương sai hoặc độ lệch cao, dẫn đến overfitting hoặc underfitting.

2. Lấy mẫu Bootstrap

Bootstrapping là một kỹ thuật thống kê tạo ra nhiều mẫu ngẫu nhiên từ một bộ dữ liệu với hoàn lại. Trong ngữ cảnh của bagging, bootstrapping giúp mỗi mô hình nhận được một góc nhìn hơi khác về bộ dữ liệu, thường bao gồm cả các điểm dữ liệu trùng lặp. Sự đa dạng giữa các tập dữ liệu huấn luyện này giúp giảm khả năng overfitting bằng cách đảm bảo mỗi mô hình nắm bắt các khía cạnh khác nhau của dữ liệu. Bootstrapping là yếu tố then chốt để tạo ra tập hợp các mô hình trong bagging, vì nó đảm bảo các mô hình được huấn luyện trên các mẫu đa dạng, tăng độ vững và khả năng tổng quát hóa của mô hình tổng thể.

3. Người học cơ sở

Người học cơ sở là các mô hình riêng lẻ được huấn luyện trên các tập con khác nhau của dữ liệu trong quá trình bagging. Các mô hình này thường là những mô hình đơn giản hoặc yếu, chẳng hạn như cây quyết định, mà bản thân chúng có thể không dự đoán mạnh mẽ. Tuy nhiên, khi kết hợp lại, chúng tạo thành một mô hình tổ hợp mạnh mẽ. Việc lựa chọn người học cơ sở có thể ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của tổ hợp; cây quyết định là lựa chọn phổ biến nhờ sự đơn giản và khả năng nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến trong dữ liệu. Sự đa dạng giữa các người học cơ sở, xuất phát từ việc tiếp xúc với các tập dữ liệu bootstrap khác nhau, chính là yếu tố quyết định thành công của bagging.

4. Tổng hợp

Tổng hợp là bước cuối cùng trong bagging, nơi dự đoán từ từng người học cơ sở được kết hợp để tạo ra kết quả cuối cùng. Đối với các bài toán hồi quy, thường sử dụng trung bình dự đoán để làm mượt lỗi. Đối với các bài toán phân loại, sử dụng bỏ phiếu đa số để xác định nhãn dự đoán cuối cùng. Quá trình tổng hợp này giúp giảm phương sai trong dự đoán của mô hình, từ đó nâng cao độ ổn định và chính xác. Bằng cách kết hợp đầu ra của nhiều mô hình, tổng hợp làm giảm ảnh hưởng của lỗi từ từng mô hình riêng lẻ, tạo ra dự đoán tổ hợp vững chắc hơn.

Cách hoạt động của Bagging

Bagging tuân theo quy trình có cấu trúc để nâng cao hiệu suất mô hình:

1. Chuẩn bị dữ liệu: Bắt đầu với bộ dữ liệu đã được làm sạch và tiền xử lý, chia thành tập huấn luyện và tập kiểm tra.
2. Lấy mẫu Bootstrap: Tạo nhiều mẫu bootstrap từ tập huấn luyện bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên có hoàn lại. Mỗi mẫu nên có kích thước bằng với bộ dữ liệu gốc.
3. Huấn luyện mô hình: Huấn luyện một người học cơ sở trên mỗi mẫu bootstrap một cách độc lập. Các mô hình được huấn luyện song song, rất hiệu quả với các hệ thống đa lõi.
4. Tạo dự đoán: Sử dụng từng mô hình đã huấn luyện để dự đoán trên tập kiểm tra.
5. Kết hợp dự đoán: Tổng hợp dự đoán từ tất cả các mô hình để tạo ra dự đoán cuối cùng. Có thể thực hiện bằng cách lấy trung bình cho bài toán hồi quy hoặc bỏ phiếu đa số cho bài toán phân loại.
6. Đánh giá: Đánh giá hiệu suất của tổ hợp bagging bằng các chỉ số như độ chính xác, độ chính xác truy hồi, hoặc sai số bình phương trung bình.

Ví dụ và ứng dụng

Rừng Ngẫu Nhiên (Random Forest)

Một ví dụ điển hình về bagging là thuật toán Rừng Ngẫu Nhiên, sử dụng bagging với cây quyết định làm người học cơ sở. Mỗi cây được huấn luyện trên một mẫu bootstrap khác nhau, và dự đoán cuối cùng được tổng hợp từ dự đoán của tất cả các cây. Rừng Ngẫu Nhiên được sử dụng rộng rãi cho cả bài toán phân loại và hồi quy nhờ khả năng xử lý tập dữ liệu lớn, nhiều chiều và độ vững chắc với overfitting.

Ứng dụng trong các ngành

• Y tế: Bagging giúp xây dựng các mô hình dự đoán kết quả y tế, như khả năng mắc bệnh dựa trên dữ liệu bệnh nhân, bằng cách giảm phương sai và nâng cao độ tin cậy của dự đoán.
• Tài chính: Trong phát hiện gian lận, bagging kết hợp kết quả từ các mô hình huấn luyện trên các tập con giao dịch khác nhau, tăng độ chính xác và độ vững chắc.
• Môi trường: Bagging nâng cao dự đoán sinh thái bằng cách tổng hợp các mô hình huấn luyện trên nhiều kịch bản lấy mẫu khác nhau, xử lý sự không chắc chắn trong thu thập dữ liệu.
• An ninh CNTT: Hệ thống phát hiện xâm nhập mạng sử dụng bagging để tăng độ chính xác và giảm cảnh báo sai bằng cách tổng hợp kết quả từ các mô hình huấn luyện trên các khía cạnh khác nhau của dữ liệu lưu lượng mạng.

Lợi ích của Bagging

• Giảm phương sai: Bagging giúp giảm phương sai dự đoán bằng cách trung bình hóa đầu ra của nhiều mô hình, tăng độ ổn định và giảm overfitting.
• Cải thiện khả năng tổng quát hóa: Sự đa dạng giữa các mô hình cơ sở cho phép tổ hợp tổng quát hóa tốt hơn cho dữ liệu chưa từng thấy, cải thiện hiệu suất dự đoán trên tập dữ liệu mới.
• Song song hóa: Việc huấn luyện các mô hình cơ sở độc lập cho phép thực thi song song, tăng tốc quá trình huấn luyện đáng kể khi sử dụng bộ xử lý đa lõi.

Thách thức của Bagging

• Tốn tài nguyên tính toán: Việc tăng số lượng mô hình cơ sở cũng làm tăng chi phí tính toán và sử dụng bộ nhớ, khiến bagging ít phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực.
• Khó giải thích: Bản chất tổ hợp của bagging có thể làm mờ vai trò của từng mô hình riêng lẻ, gây khó khăn cho việc giải thích quá trình ra quyết định cuối cùng.
• Kém hiệu quả với mô hình ổn định: Bagging có lợi nhất với các mô hình có phương sai cao; nó có thể không cải thiện nhiều cho các mô hình vốn đã ổn định, phương sai thấp.

Triển khai thực tế bằng Python

Bagging có thể dễ dàng triển khai trong Python với các thư viện như scikit-learn. Dưới đây là ví dụ cơ bản sử dụng BaggingClassifier với cây quyết định làm bộ phân loại cơ sở:

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

# Tải bộ dữ liệu Iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Chia bộ dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Khởi tạo bộ phân loại cơ sở
base_classifier = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

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

# Huấn luyện BaggingClassifier
bagging_classifier.fit(X_train, y_train)

# Dự đoán trên tập kiểm tra
y_pred = bagging_classifier.predict(X_test)

# Tính toán độ chính xác
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Độ chính xác của Bagging Classifier:", accuracy)