バギングとは何か？決定木とランダムフォレストで理解する
AI初心者
先生、バギングについて詳しく教えてください。
AI研究家
バギングとは、ブートストラップサンプリングを使用して複数の識別器を学習し、それらの多数決をとる手法です。より安定した予測を行うことができます。
AI初心者
ブートストラップサンプリングとは何ですか?
AI研究家
ブートストラップサンプリングとは、与えられたデータセットからランダムにサンプルを抽出し、そのサンプルを使用してトレーニングする手法です。このプロセスを繰り返し行うことで、複数の識別器を作成できます。
バギングとは。
「バギング」とは、人工知能（AI）の用語で、複数の識別器（分類器）を作成して多数決により予測を行う手法です。
バギングでは、ブートストラップサンプリングという手法を用いて複数の識別器を学習します。ブートストラップサンプリングとは、元のデータセットからランダムに一部のデータを抽出し、それを元のデータセットとして用いて識別器を学習する手法です。
「ランダムフォレスト」はバギングの一種で、識別器として決定木を用います。通常のバギングに加えて、ランダムフォレストの特徴は、各識別器で使用される特徴量がランダムに選択されることです。これにより、過学習を防止し、より正確な予測モデルを作成できます。
バギングの概要
バギングとは、ブートストラップサンプリングとアグリゲーションを組み合わせたアンサンブル学習手法です。ブートストラップサンプリングでは、元のデータセットから複数のランダムなサブセットが作成されます。各サブセットには重複したデータポイントが含まれる可能性があります。次に、各サブセットを使用して個々の決定木がトレーニングされます。
これらの決定木は、アグリゲーションプロセスで結合されます。予測を行う際には、すべての決定木から出力を集め、マジョリティ投票または平均によって最終的な予測が導き出されます。
ブートストラップサンプリングの仕組み
ブートストラップサンプリングの仕組みでは、元のデータセットから置換サンプリングによって新しいデータセットを複数作成します。置換サンプリングとは、データセットからサンプルを抽出する際に、一度抽出したデータはデータセットに戻して再度抽出できることを意味します。このプロセスを繰り返すことで、元のデータセットから複数のブートストラップサンプルが作成されます。
例えば、100個のデータ点を含むデータセットがあるとします。ブートストラップサンプリングでは、元のデータセットから100個のデータ点をサンプリングします。ただし、各データ点はランダムに選択され、同じデータ点が複数回選択される可能性があります（置換）。このプロセスを何度も繰り返すと、すべて異なる100個のデータ点で構成される100個のブートストラップサンプルが作成されます。
多数決による予測
多数決による予測とは、複数の決定木を組み合わせることで予測を行う手法です。各決定木はわずかに異なる訓練データセットで学習され、さまざまな予測を行います。これらの個別的な予測を多数決によってまとめることで、最終的な予測が決定されます。この手法は、各決定木が固有のノイズやバイアスを持ちますが、それらを総合的に組み合わせることで、より正確でロバストな予測が可能になります。この多数決アプローチは、ランダムフォレストなどのアンサンブル学習アルゴリズムの基本的な原則を構成しています。
ランダムフォレストの特徴と利点
ランダムフォレストの特徴と利点
ランダムフォレストは、決定木を多数組み合わせたアンサンブル学習アルゴリズムです。個々の決定木は相関性のないデータセットから構築され、それらを多数決で予測を行います。この方法により、単一決定木に依存しないため、過適合を防ぎ、より正確な予測が可能になります。
また、ランダムフォレストは個々の決定木に複雑な制約を課さないため、決定木に比べて過学習に対する耐性が強くなります。さらに、ランダムフォレストはノイズに強く、外れ値による影響を受けにくい利点もあります。
バギングの応用例
バギングは、機械学習におけるアンサンブル学習法として広く適用されています。アンサンブル学習とは、複数の学習機を組み合わせることで、個々の学習機よりも高い予測精度を得る手法です。バギングでは、複数の決定木を作成し、その予測結果を多数決などで統合して最終的な予測を行います。
この手法は、特にノイズの多いデータや過学習の発生しやすいデータに対して有効です。ノイズの多いデータでは、複数の決定木を組み合わせることで外れ値の影響を軽減でき、過学習が発生しやすいデータでは、複数の決定木を平均化することで過度に特定のデータに依存した予測を防ぐことができます。
バギングは、ランダムフォレストの構築にも用いられます。ランダムフォレストは、複数の決定木から構成されるアンサンブル学習法で、各決定木は個別にトレーニングされた後に多数決によって統合されます。バギングにより、ランダムフォレストは過学習を防ぎ、予測精度が向上します。