バギングとは？意味をわかりやすく簡単に解説

バギングとは

バギングとは、機械学習におけるアンサンブル学習法のひとつです。複数のモデルを学習させ、その予測結果を組み合わせることで、単一のモデルよりも高い精度を実現することを目的とします。特に、決定木のような不安定なモデルに対して有効な手法です。

バギングは、ブートストラップサンプリングという手法を用いて、訓練データから複数の異なるデータセットを生成します。それぞれのデータセットで独立にモデルを学習させることで、モデルの多様性を高めます。この多様性が、予測精度の向上に繋がる重要な要素です。

バギングは、分類問題と回帰問題の両方に適用可能です。分類問題では、多数決によって最終的な予測を決定し、回帰問題では、各モデルの予測値の平均値を最終的な予測値とします。バギングは、過学習を抑制する効果も期待できます。

バギングの仕組みと活用

「バギングの仕組みと活用」に関して、以下を解説していきます。

• バギングの基本メカニズム
• バギングの活用場面

バギングの基本メカニズム

バギングは、ブートストラップサンプリングと集約という2つの主要なステップで構成されます。ブートストラップサンプリングでは、元の訓練データから重複を許してランダムにサンプルを抽出します。このプロセスを複数回繰り返すことで、異なるデータセットを生成します。

次に、それぞれのデータセットを用いて、独立にモデルを学習させます。学習済みの複数のモデルを用いて予測を行い、その結果を集約することで最終的な予測を決定します。分類問題では多数決、回帰問題では平均値が用いられます。

バギングの活用場面

バギングは、データにばらつきがあり、不安定なモデルを使用する場合に特に有効です。例えば、決定木はデータのわずかな変化に敏感であり、過学習を起こしやすい傾向があります。バギングを用いることで、決定木の弱点を補い、安定した予測を実現できます。

また、バギングは、医療診断や金融リスク評価など、高い予測精度が求められる分野で広く活用されています。アンサンブル学習の一種であるため、単一のモデルでは達成できない精度向上が期待できます。バギングは、様々な機械学習アルゴリズムと組み合わせることが可能です。