Aprendizado de máquina usa vários técnicas para construir modelos e melhorar seu desempenho. Os métodos de Ensemble learning ajudam a melhorar a precisão dos modelos de classificação e regressão. Este artigo discutirá um dos algoritmos de aprendizado de ensemble mais populares, ou seja, Bagging in Machine Learning.
Este artigo de baggi em machine learning cobrirá os tópicos listados abaixo;
O que é Ensemble Learning? O que é Bagging no aprendizado de máquina? O que é Bootstrapping? Etapas para realizar Bagging Vantagens da demonstração de Bagging Bagging em Python usando IRIS Dataset
O que é Ensemble Learning?
O Ensemble Learning é uma técnica de aprendizado de máquina amplamente usada e preferida na qual vários modelos individuais, geralmente chamados de base modelos, são combinados para produzir um modelo de predição ideal eficaz. O algoritmo Random Forest é um exemplo de aprendizagem em conjunto.
Programa de pós-graduação em IA e aprendizado de máquina
em parceria com a Purdue University Explorar o curso 
O que é Bagging no aprendizado de máquina?
Bagging, também conhecido como agregação de Bootstrap, é uma técnica de aprendizado por conjunto que ajuda a melhorar o desempenho e a precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina. É usado para lidar com trade-offs de polarização-variância e reduz a variância de um modelo de previsão. Bagging evita overfitting de dados e é usado para modelos de regressão e classificação, especificamente para algoritmos de árvore de decisão.
O que é bootstrapping?
Bootstrapping é o método de criar aleatoriamente amostras de dados de uma população com reposição para estimar uma população parâmetro.
Etapas para realizar o Bagging
Considere que há n observações em recursos no conjunto de treinamento. Você precisa selecionar uma amostra aleatória do conjunto de dados de treinamento sem substituição. Um subconjunto de m recursos é escolhido aleatoriamente para criar um modelo usando observações de amostra. O recurso que oferece a melhor divisão do lote é usado para dividir os nós. você tem os melhores nós raiz As etapas acima são repetidas n vezes. Ele agrega a saída de árvores de decisão individuais para dar a melhor previsão
Vantagens do Bagging no Aprendizado de Máquina
O Bagging minimiza o sobreajuste de dados Melhora a precisão do modelo Lida com dados dimensionais mais elevados de forma eficiente
Aprendizado de Máquina GRATUITO Curso de certificação
Para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina Explorar Curso
Demonstração de ensacamento em Python usando conjunto de dados IRIS
Importe as bibliotecas
Carregar o conjunto de dados
Divida o conjunto de dados em treinamento e teste
Criação de subamostras para treinar modelos
Definir uma árvore de decisão
Modelo de classificação para ensacamento
Treine modelos e imprima sua precisão
Imprima a precisão média
Exibir a precisão do modelo
A partir da demonstração acima, você pode concluir e que os modelos individuais (alunos fracos) superajustam os dados e têm uma alta variância. Mas o resultado agregado tem uma variação reduzida e é confiável.
Acelere sua carreira em IA e ML com o Programa de pós-graduação em IA e aprendizado de máquina com a Purdue University em colaboração com a IBM.
Conclusão
Bagging é um conceito crucial em estatística e aprendizado de máquina que ajuda a evitar o sobreajuste de dados. É um procedimento de cálculo da média do modelo frequentemente usado com árvores de decisão, mas também pode ser aplicado a outros algoritmos.
Esperamos que este artigo tenha ajudado você a entender a importância do bagging no aprendizado de máquina. Você tem alguma dúvida relacionada a este artigo? Em caso afirmativo, sinta-se à vontade para compartilhar suas perguntas, colocando-as na seção de comentários desta página, abaixo. Nossa equipe ficará feliz em revisar e ajudar você com as resoluções o mais rápido possível.
Para começar com o aprendizado de máquina, clique no seguinte link: IA e aprendizado de máquina
