機械学習には、複数のモデルを組み合わせてより高い精度を目指すアンサンブル学習という手法があります。その中でも、特に有名なのがブースティングとバギングです。この記事では、初心者でも理解できるように、それぞれの仕組みと違いを分かりやすく解説します！
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。
バギング（Bagging: Bootstrap Aggregating）とは？
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「たくさんの小さなチームを作って意見をまとめる」
仕組み
- 元のデータからランダムにサンプルを取り出して（復元抽出）、複数のデータセットを作成します。
- 各データセットで同じ種類のモデルを個別に学習させます（例: 複数の決定木）。
- 最後に、それらのモデルの結果を平均（回帰の場合）や多数決（分類の場合）で統合します。
特徴
- モデル同士が独立している。
- 過学習（オーバーフィッティング）を抑えやすい。
- 主にデータの「分散」を減らすことが目的。
有名なアルゴリズム
- ランダムフォレスト：バギングの代表的な手法です。
ブースティング（Boosting）とは？
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「弱いチームを鍛えながら一つの強いチームを作る」
仕組み
- 最初にシンプルなモデル（例: 決定木）を1つ学習させます。
- そのモデルの予測が間違えたデータに重点を置いて、次のモデルを学習させます。
- このプロセスを繰り返し、複数のモデルを順番に構築します。
- 最後に、全てのモデルの結果を重み付き平均などで統合します。
特徴
- モデルが順次依存して構築される。
- 高い精度が期待できるが、過学習のリスクもある。
- 主にモデルの「バイアス」を減らすことが目的。
有名なアルゴリズム
- XGBoost
- LightGBM
- AdaBoost
バギングとブースティングの違い
| 特徴 | バギング | ブースティング |
|---|---|---|
| モデル間の関係 | 独立している | 順番に依存している |
| 目的 | 過学習を防ぐ（分散を減らす） | モデルを改善する（バイアスを減らす） |
| 学習の流れ | 並列（同時に学習） | 逐次（順番に学習） |
| 適用例 | ランダムフォレスト | XGBoost, LightGBM, AdaBoost |
たとえ話で理解しよう！
バギングの例
試験の答えをたくさんの友達に聞いて、その意見をまとめて答えを出すイメージです。個々の意見がバラバラでも、全員の意見を平均すれば良い答えになる可能性が高まります。
ブースティングの例
一人の先生に何度も教わり、間違えた部分を重点的に復習してテストの点数を上げていくイメージです。徐々に弱点を克服していくアプローチです。
まとめ
ブースティングとバギングは、どちらもアンサンブル学習の有力な手法ですが、アプローチが異なります。データやタスクに応じて、適切な手法を選ぶことが重要です。
- バギング: 独立したモデルを並列に学習。過学習を抑えるのに有効。
- ブースティング: モデルを逐次学習させて精度を向上。弱点を改善するのに効果的。
これらを活用して、より良いモデルを作成してみてください！