機械学習のアンサンブル手法「バギング」とは

はじめに

機械学習において、単一のモデルではなく複数のモデルを組み合わせて予測を行う手法が存在します。その中でもよく用いられる手法が「バギング」です。

本記事では、バギングの基本的な概念、仕組み、そしてその利点に焦点を当て、機械学習の世界における強力なツールとしての役割を解説します。

この領域は複雑で理解が難しいですが、これらについて理解が難しい場合は、経験豊富な方とマンツーマンで学習していくのもオススメです。

バギングは、まず元データセットからランダムに重複を許してサンプリングを行います。これをブートストラップサンプリングと呼びます。

このプロセスで、元データセットから異なるサブセットが複数得られます。

次に、各サブセットに対してモデルを構築します。ここで用いられるモデルは通常、弱学習器と呼ばれる、単体では性能が低いが複数組み合わせることで強力なモデルとなるものです。

最後に、各モデルが出力した予測を組み合わせます。回帰の場合は平均をとり、分類の場合は多数決原則を用いることが一般的です。

バギングは、異なるサンプルに基づく複数のモデルを構築するため、モデルの予測がバラつきやすい問題を軽減します。これにより、過学習のリスクを低減し、モデルの安定性を向上させます。

異なるサンプルから得られた複数のモデルを組み合わせることで、モデルが特定のトレーニングデータに過度に適合することなく、未知のデータにも頑健で過学習しづらい予測を行うことが期待できます。

バギングの代表的なアルゴリズムには「ランダムフォレスト」があります。ランダムフォレストは、決定木を弱学習器として用い、複数の決定木の結果を組み合わせることで、高い予測性能を発揮します。

また、ランダムフォレストは特徴量のランダムサンプリングも行うため、さらなるバリエーションを加えることができます。

バギングは機械学習において、予測モデルの性能向上に寄与する重要な手法です。分散の削減や未知のデータに対する頑健性の向上など、その利点は多岐にわたります。機械学習モデルの構築において、バギングを利用することで、高い予測性能を実現する手段として活用されています。

下記の書籍は初学者向けに様々な機械学習が視覚的に描かれています。ランダムフォレストをはじめ、様々な分析について視覚的に理解していきたい方にはオススメです。

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ランダムフォレストはデータ分析で良く用いられますが、高精度を出すことができます。一方で導入の際にはビジネス側に説明をすることがあるため、しっかりと理解することが重要です。

スクールなどに入り、アドバイスしてもらいながら理解して進めるのも良いでしょう。