O que é Bagging vs. Boosting?

O que é Bagging vs. Boosting?

Quando se trata de machine learning, deep learning e inteligência artificial, dois termos que frequentemente surgem são “bagging” e “boosting”. Essas são técnicas populares de aprendizado de máquina que visam melhorar a precisão dos modelos preditivos. Neste glossário, vamos explorar em detalhes o que é bagging vs. boosting, como eles funcionam e como eles diferem um do outro.

Bagging: uma abordagem de conjunto

O bagging, ou bootstrap aggregating, é uma técnica de aprendizado de máquina que envolve a criação de múltiplos modelos preditivos independentes e, em seguida, combinando suas previsões para obter uma resposta final. Essa abordagem é baseada no conceito de que a combinação de várias opiniões independentes pode levar a uma resposta mais precisa e robusta.

Para implementar o bagging, um conjunto de dados é dividido em várias subamostras, geralmente por meio de amostragem aleatória com substituição. Em seguida, um modelo preditivo é treinado em cada subamostra. Esses modelos podem ser do mesmo tipo ou de tipos diferentes, dependendo da preferência do usuário.

Uma vez que todos os modelos são treinados, eles são usados para fazer previsões em um novo conjunto de dados. A resposta final é obtida combinando as previsões de todos os modelos, geralmente por meio de média ou votação. Essa abordagem de conjunto ajuda a reduzir a variância do modelo e a evitar o overfitting, resultando em previsões mais estáveis e confiáveis.

Boosting: uma abordagem iterativa

O boosting é outra técnica popular de aprendizado de máquina que também envolve a criação de múltiplos modelos preditivos. No entanto, ao contrário do bagging, o boosting adota uma abordagem iterativa, onde cada modelo é treinado para corrigir os erros cometidos pelos modelos anteriores.

Em vez de dividir o conjunto de dados em subamostras, o boosting atribui pesos diferentes a cada exemplo de treinamento com base em sua dificuldade de classificação. Os exemplos mais difíceis de classificar recebem pesos maiores, enquanto os exemplos mais fáceis recebem pesos menores. Isso permite que os modelos subsequentes se concentrem nos exemplos mais difíceis e melhorem sua capacidade de generalização.

Após o treinamento de cada modelo, os pesos dos exemplos são atualizados com base em quão bem o modelo atual está lidando com eles. Os exemplos classificados incorretamente recebem pesos maiores, enquanto os exemplos classificados corretamente recebem pesos menores. Essa atualização iterativa dos pesos ajuda a melhorar gradualmente a precisão do modelo ao longo do tempo.

Diferenças entre Bagging e Boosting

Embora tanto o bagging quanto o boosting envolvam a criação de múltiplos modelos preditivos, existem algumas diferenças importantes entre as duas abordagens.

1. Abordagem: O bagging é uma abordagem de conjunto, onde cada modelo é treinado independentemente e suas previsões são combinadas. O boosting, por outro lado, é uma abordagem iterativa, onde cada modelo é treinado para corrigir os erros dos modelos anteriores.

2. Ponderação dos exemplos: No bagging, os exemplos são amostrados aleatoriamente com substituição, o que significa que todos os exemplos têm a mesma probabilidade de serem selecionados. No boosting, os exemplos recebem pesos diferentes com base em sua dificuldade de classificação.

3. Combinação de previsões: No bagging, as previsões dos modelos são combinadas por meio de média ou votação. No boosting, as previsões dos modelos são combinadas por meio de uma ponderação que leva em consideração a precisão de cada modelo.

4. Redução de variância vs. redução de viés: O bagging visa reduzir a variância do modelo, ou seja, a sensibilidade às flutuações nos dados de treinamento. O boosting, por outro lado, visa reduzir o viés do modelo, ou seja, a tendência do modelo de subestimar ou superestimar os valores reais.

Conclusão

Em resumo, o bagging e o boosting são técnicas poderosas de aprendizado de máquina que visam melhorar a precisão dos modelos preditivos. O bagging combina várias opiniões independentes para obter uma resposta final mais precisa e robusta, enquanto o boosting corrige os erros cometidos pelos modelos anteriores de forma iterativa. Ambas as abordagens têm suas vantagens e podem ser aplicadas em diferentes cenários, dependendo dos requisitos do problema em questão.

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