Bootstrap agregácia je účinná ensemble metóda v strojovom učení, ktorá zvyšuje presnosť predikcií a znižuje variabilitu výsledkov kombinovaním viacerých modelov. Medzi najznámejšie ensemble techniky patria okrem Baggingu aj Boosting a Stacking. Tento prístup zahŕňa dva hlavné procesy: bootstrapping, ktorý vytvára náhodné vzorky z pôvodných dát, a agregáciu, ktorá kombinuje predpovede jednotlivých modelov do jedného výsledku.
Prvým procesom Baggingu je Bootstrapping
Bootstrapping je technika výberu náhodných vzoriek zo vstupných údajov, pričom každý model v rámci súboru (ensemble) je trénovaný na odlišnej podmnožine dát. Tento proces umožňuje zachytiť rôznorodé vzory a minimalizovať riziko nadmerného prispôsobenia modelu (overfitting). Bootstrapping zvyšuje robustnosť predikcií tým, že kombinuje výsledky viacerých modelov trénovaných na rôznych vzorkách tých istých údajov.
Druhým procesom Baggingu je Agregácia
Agregácia následne skombinuje predpovede jednotlivých modelov do jedného finálneho výsledku. Pri regresných úlohách sa najčastejšie používa priemerovanie výstupov, zatiaľ čo pri klasifikácii je bežnou metódou hlasovanie (majority voting).
Výhody a využitie Bootstrappingu
Bagging výrazne zvyšuje robustnosť modelovania a vedie k presnejším predikciám. Jedným z najznámejších algoritmov využívajúcich bagging je Random Forest, ktorý kombinuje veľké množstvo rozhodovacích stromov a vďaka tomu poskytuje stabilnejšie a spoľahlivejšie výsledky v porovnaní s jednotlivými modelmi.
Kombináciou viacerých modelov Bagging znižuje chybovosť a zároveň zvyšuje presnosť predpovedí. Vďaka tomu sa dosahuje konzistentnejšie výsledky. Bagging sa dá aplikovať v rôznych odvetviach, napríklad vo finančnom sektore (analýza investičný trendov) alebo v E-commerce a marketingu (predikcia zákazníckeho správania).
