Nell’articolo di oggi ti parlo di Bagging, una tecnica di Ensemble Learning molto famosa che sta alla base di importanti algoritmi di Machine Learning
Nel Machine Learning esistono diverse tecniche e metodi concepiti e realizzati per migliorare la precisione e la robustezza dei modelli.
Uno di questi approcci è il metodo Bagging, conosciuto anche come Bootstrap Aggregating, che sta alla base di importanti algoritmi di Machine Learning.
Nell’articolo di oggi esploriamo questo metodo, vediamo cosa si intende per Bagging, quali algoritmi lo sfruttano, vediamo i suoi pro e contro e ne vediamo le differenze con altri metodi famosi come il Boosting e lo Stacking.
Cos’è il Bagging
Bagging, acronimo di Bootstrap Aggregating, è una tecnica di ensemble learning che combina i risultati di più modelli predittivi per ottenere una previsione più accurata e stabile.
Il concetto alla base del Bagging è l’utilizzo di diverse versioni di un algoritmo di Machine Learning, addestrate su differenti subset indipendenti del dataset di training. Questi modelli, realizzati in parallelo, vengono quindi combinati insieme per ottenere una previsione finale.
Si tratta quindi di un meta algoritmo spesso applicato a modelli basati su Decision Tree. L’algoritmo più famoso infatti che sfrutta questo metodo è il Random Forest, che addestra molti alberi decisionali su subset differenti di dati e di variabili.
PRO e CONTRO del Bagging
Tra i vantaggi principali del Bagging c’è la riduzione della varianza e di conseguenza riduzione dell’overfitting. Utilizzando diversi subset dei dati di addestramento, si riduce la sensibilità del modello alla variazione dei dati, migliorando la capacità di generalizzazione.
Il Bagging dà il meglio di sé con dataset di grandi dimensioni, dovendone prelevare volta volta dei subset, e riesce a gestire questo processo in modo veloce ed efficiente.
Non è però tutto oro quel che luccica, ci sono infatti anche alcuni svantaggi.
Se il dataset è piccolo, il Bagging potrebbe non migliorare le performance del modello, ma anzi portare ad un underfitting, ovvero non riuscire a creare un modello con performance accurate.
Un altro svantaggio è la complessità del modello: con questo sistema l’interpretazione del modello diventa più complessa in quanto coinvolge più modelli.
Altre tecniche di Ensemble Learning
Il Bagging è una tecnica di Ensemble Learning, ma non è l’unica tecnica possibile, Esistono infatti tre principali tecniche di EL:
- Bagging
- Boosting
- Stacking
Tutti questi approcci si basano sulla combinazione di più modelli, ma si differenziano nel modo in cui vengono combinati i modelli base.
Il Bagging utilizza modelli addestrati in parallelo e in modo indipendente su subset casuali dei dati.
Boosting
Il Boosting, d’altra parte, si concentra sui casi difficili per migliorare iterativamente il modello, dando più peso agli esempi classificati erroneamente, in modo quindi sequenziale.
Questo metodo è quello che sta alla base del Gradient Boosting e dell’XGBoost per esempio.
Mentre nel bagging i classificatori vengono creati in modo indipendente e parallelo, nel boosting i classificatori sono conseguenza del classificatore precedente, in modo sequenziale, andando a migliorare volta volta l’errore del precedente.
Stacking
Lo Stacking, infine, combina le predizioni di diversi modelli base utilizzando un meta-modello.
I modelli base vengono addestrati separatamente e le loro previsioni vengono utilizzate come input per un meta-modello. Il meta-modello apprende come combinare le previsioni dei modelli base per generare la previsione finale.
Le variabili utilizzate come input del modello per la prediction quindi non sono più le semplici osservazioni del dataset, ma diventano le predizioni di modelli addestrati.
Come modelli base dello stacking è possibile utilizzare qualunque tipo di algoritmo, anche algoritmi che fanno uso di bagging o boosting.
Conclusioni
Il Bagging è un’importante tecnica nel campo del Machine Learning che migliora le performance predittive dei modelli, riducendo la varianza e aumentando la stabilità.
Comprendere le sue applicazioni e confrontarlo con altri approcci di ensemble learning come il boosting e lo stacking può aiutare a selezionare la strategia più adatta per affrontare specifici problemi di Machine Learning.