O que é Bagging vs. Stacking?
Quando se trata de machine learning, deep learning e inteligência artificial, existem várias técnicas e algoritmos que podem ser usados para melhorar a precisão e o desempenho dos modelos. Duas dessas técnicas populares são o Bagging e o Stacking. Neste glossário, vamos explorar o que são essas técnicas, como elas funcionam e como podem ser aplicadas em diferentes cenários de aprendizado de máquina.
Bagging
O Bagging, ou Bootstrap Aggregating, é uma técnica de ensemble learning que envolve a combinação de vários modelos de aprendizado de máquina para melhorar a precisão das previsões. A ideia por trás do Bagging é treinar vários modelos independentes em diferentes subconjuntos do conjunto de dados original e, em seguida, combinar as previsões desses modelos para obter uma previsão final mais precisa e robusta.
Para implementar o Bagging, é necessário criar várias amostras de bootstrap do conjunto de dados original. Cada amostra de bootstrap é criada selecionando aleatoriamente observações do conjunto de dados original com substituição. Em seguida, um modelo de aprendizado de máquina é treinado em cada amostra de bootstrap. As previsões de cada modelo são combinadas usando uma média ponderada ou votação para obter a previsão final.
O Bagging é especialmente útil quando se lida com conjuntos de dados grandes e complexos, onde a variância dos modelos individuais é alta. Ao combinar várias previsões, o Bagging reduz a variância e melhora a precisão geral do modelo.
Stacking
O Stacking, ou Empilhamento, é outra técnica de ensemble learning que combina vários modelos de aprendizado de máquina para obter uma previsão final mais precisa. No entanto, ao contrário do Bagging, o Stacking envolve a criação de um modelo meta que aprende a combinar as previsões dos modelos individuais.
Para implementar o Stacking, o conjunto de dados original é dividido em duas partes: um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. Os modelos individuais são treinados no conjunto de treinamento e, em seguida, usados para fazer previsões no conjunto de teste. As previsões do conjunto de teste são então usadas como entrada para o modelo meta, que é treinado para combinar as previsões dos modelos individuais e gerar a previsão final.
O Stacking é particularmente útil quando se lida com conjuntos de dados heterogêneos, onde diferentes modelos podem ter desempenhos diferentes em partes diferentes do conjunto de dados. Ao combinar as previsões dos modelos individuais, o Stacking é capaz de capturar a complexidade do conjunto de dados e melhorar a precisão geral do modelo.
Aplicações do Bagging e Stacking
O Bagging e o Stacking são técnicas versáteis que podem ser aplicadas em uma variedade de cenários de aprendizado de máquina. Aqui estão algumas aplicações comuns dessas técnicas:
Classificação de texto
No campo da classificação de texto, o Bagging e o Stacking podem ser usados para melhorar a precisão dos modelos de classificação. Por exemplo, em um problema de classificação de sentimentos em análises de texto, vários modelos de classificação podem ser treinados em diferentes subconjuntos do conjunto de dados original e suas previsões podem ser combinadas para obter uma previsão final mais precisa.
Regressão
No caso da regressão, o Bagging e o Stacking podem ser aplicados para melhorar a precisão das previsões de valores contínuos. Por exemplo, em um problema de previsão de preços de imóveis, vários modelos de regressão podem ser treinados em diferentes amostras de bootstrap do conjunto de dados original e suas previsões podem ser combinadas para obter uma previsão final mais precisa.
Detecção de anomalias
O Bagging e o Stacking também podem ser usados para detecção de anomalias, onde o objetivo é identificar observações incomuns ou suspeitas em um conjunto de dados. Vários modelos de detecção de anomalias podem ser treinados em diferentes subconjuntos do conjunto de dados original e suas previsões podem ser combinadas para identificar as anomalias com maior precisão.
Conclusão
O Bagging e o Stacking são técnicas poderosas de ensemble learning que podem melhorar a precisão e o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina. Enquanto o Bagging combina várias previsões independentes para obter uma previsão final mais precisa, o Stacking cria um modelo meta que aprende a combinar as previsões dos modelos individuais. Ambas as técnicas têm aplicações em diferentes cenários de aprendizado de máquina e podem ser usadas para melhorar a precisão em problemas de classificação, regressão e detecção de anomalias.