機械学習 バギングとランダムフォレスト：機械学習のアンサンブル手法
- バギング多数決で精度向上機械学習の目的は、データからパターンを学び、未知のデータに対しても精度の高い予測を行うことです。そのために、様々な手法が開発されていますが、その中でも「アンサンブル学習」は、複数のモデルを組み合わせることで、単一のモデルよりも高い精度と安定性を達成する有効なアプローチとして知られています。バギングは、このアンサンブル学習の手法の一つであり、多数決の原理を用いて予測精度を高めることを目指します。バギングは、まず、元のデータセットから重複を許してランダムにデータを抜き出して、複数の学習データセットを作成します。 このデータの抜き出し方を「ブートストラップサンプリング」と呼びます。それぞれの学習データセットは元のデータセットとほぼ同じ大きさになりますが、データの重複が許されているため、全く同じデータセットにはなりません。次に、作成したそれぞれの学習データセットを用いて、個別にモデルを学習します。学習に用いるモデルは、決定木やサポートベクターマシンなど、どのようなモデルでも構いません。そして最後に、学習させた複数のモデルの予測結果を組み合わせます。具体的には、分類問題では多数決、回帰問題では予測結果の平均値を計算することで、最終的な予測結果とします。このように、バギングは複数のモデルの予測結果を統合することで、単一のモデルよりもばらつきの少ない、安定した予測結果を得ることが期待できます。これは、多数決によって、一部のモデルの極端な予測結果の影響を抑えることができるためです。さらに、バギングは、モデルの過学習、つまり学習データに過剰に適合してしまうことを防ぐ効果も期待できます。これは、ブートストラップサンプリングによって学習データの偏りを緩和できるためです。
