Ансамбльное обучение — это метод машинного обучения, при котором несколько моделей объединяются в ансамбль, который может обеспечить более высокую производительность, чем любая отдельная модель. Ансамблевое обучение использует идею о том, что объединение прогнозов нескольких моделей может привести к повышению точности, надежности и обобщения по сравнению с использованием одной модели.

Ансамблевое обучение можно использовать для различных задач, таких как классификация, регрессия и обнаружение аномалий. Это может быть реализовано с использованием различных методов, включая бэггинг, бустинг и стекирование.

  1. Бэггинг: Бэггинг, что означает Bootstrap Aggregation, — это метод, при котором несколько экземпляров одной и той же базовой модели обучаются на разных подмножествах обучающих данных. Эти подмножества создаются путем случайной выборки обучающих данных с заменой, что означает, что некоторые экземпляры могут повторяться, а другие могут быть опущены. Каждая базовая модель обучается независимо на собственном подмножестве данных, в результате чего получается набор разнообразных моделей. Прогнозы базовых моделей затем объединяются, часто путем получения большинства голосов (для задач классификации) или усреднения (для задач регрессии), чтобы сделать окончательный прогноз. . Его можно использовать с различными базовыми моделями, такими как деревья решений, машины опорных векторов или нейронные сети, для создания ансамбля, который является более точным и надежным, чем любая отдельная модель.
  2. Повышение: Повышение — это итеративный метод, который регулирует веса обучающих экземпляров, чтобы придать большее значение неправильно классифицированным экземплярам. Идея состоит в том, чтобы больше сосредоточиться на экземплярах, которые трудно классифицировать, и повысить точность ансамбля. Повышение начинается с исходной базовой модели, а затем последовательно обучаются последующие модели, при этом каждая модель больше фокусируется на неправильно классифицированных экземплярах предыдущих моделей. Во время обучения веса неправильно классифицированных экземпляров увеличиваются, а веса правильно классифицированных экземпляров уменьшаются. уменьшилась, так что последующие модели смещены в сторону исправления ошибок предыдущих моделей. Окончательный прогноз делается путем объединения прогнозов всех базовых моделей, часто с использованием взвешенного голосования или взвешенного усреднения. Популярные алгоритмы повышения включают AdaBoost (адаптивное повышение), градиентное усиление и XGBoost (экстремальное градиентное усиление). Повышение может быть дорогостоящим в вычислительном отношении из-за его итеративного характера, но оно может привести к очень точным и надежным ансамблям.
  3. Стекирование: Стекирование, также известное как метаобучение или обобщение с накоплением, включает в себя обучение нескольких базовых моделей на одном и том же наборе данных и использование их прогнозов в качестве входных данных для другой модели, называемой метамоделью или метаклассификатором. Базовые модели могут различаться по типу или архитектуре, и они обучаются независимо, чтобы делать прогнозы на одном и том же наборе экземпляров. Затем прогнозы базовых моделей используются в качестве признаков для обучения метамодели, которая обычно более простая модель, такая как логистическая регрессия, дерево решений или даже нейронная сеть. Метамодель обучается на прогнозах базовых моделей вместе с исходными функциями, и она учится делать окончательный прогноз на основе этой объединенной информации. Наложение может фиксировать более сложные закономерности в данных и может привести к повышению производительности по сравнению с использованием единая модель. Однако это также может привести к дополнительной сложности и может потребовать тщательной настройки, чтобы избежать переобучения.

Ансамблевое обучение имеет несколько преимуществ, в том числе улучшенную производительность модели, повышенную надежность и лучшее обобщение. Однако он также имеет некоторые ограничения, такие как повышенная вычислительная сложность и потенциальные проблемы с интерпретируемостью модели. Тщательный выбор и комбинация базовых моделей, настройка гиперпараметров и правильные методы проверки являются важными факторами при реализации методов ансамблевого обучения.