【G検定】バギング

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バギング

バギングとは

バギング（Bagging）は、Bootstrap Aggregatingの略称で、機械学習におけるアンサンブル学習の一種です。この手法は、単一のモデルよりも高い精度と安定性を実現するために、複数の予測モデルを組み合わせて使用します。

バギングの核心は、元のデータセットから複数の異なるサブセットを作成し、それぞれに対して独立したモデルを学習させることにあります。これらのサブセットは、元のデータセットからランダムにサンプリングされ、重複を許可する形で作られます。この過程をブートストラップサンプリングと呼びます。各モデルは、割り当てられたサブセットのみを使って学習を行うため、それぞれが異なる特性を持つことになります。

最終的な予測を行う際には、全ての個別モデルの予測結果を統合します。分類問題の場合は多数決方式、回帰問題の場合は平均値を取るなどの方法で、最終的な出力を決定します。この集約プロセスにより、個々のモデルの弱点が相互に補完され、全体としてより頑健な予測が可能になります。

ランダムフォレスト（バギングの代表的な応用例）

ランダムフォレストは、バギングの考え方を決定木アルゴリズムに適用した手法で、現代の機械学習において非常に人気のあるアルゴリズムです。この手法では、多数の決定木を並列的に学習させ、それらの予測を統合することで最終的な予測を行います。

ランダムフォレストの特徴は、単にデータのサブセットを使うだけでなく、特徴量（入力変数）の選択にもランダム性を導入する点です。各決定木を構築する際、利用可能な特徴量の中からランダムに一部を選択し、その範囲内で最適な分岐を決定します。この工夫により、特徴量の偏った使用を避け、モデルの多様性をさらに高めることができます。

予測時には、全ての決定木の出力を集約します。分類問題では多数決、回帰問題では平均値を採用するのが一般的です。この「森」としての判断により、個々の木の誤差や過学習の影響を軽減し、より安定した高精度の予測が可能になります。

バギングの利点と応用

バギングの最大の利点は、モデルの分散を減少させ、過学習を抑制する効果です。個々のモデルが異なるデータサブセットで学習することで、全体としてはデータの偏りに左右されにくい頑健なモデルが構築されます。また、並列処理が可能なため、大規模なデータセットでも効率的に学習を進められるという利点もあります。

バギングは様々な機械学習アルゴリズムに適用可能ですが、特に決定木のような不安定な（データの小さな変化で大きく結果が変わる）モデルと組み合わせた際に効果を発揮します。ランダムフォレスト以外にも、ニューラルネットワークや Support Vector Machine (SVM) などと組み合わせて使用されることもあります。

一方で、バギングには計算コストが高くなる傾向があるという欠点もあります。また、個々のモデルの解釈可能性が低下するため、予測根拠の説明が難しくなる場合があります。そのため、精度と解釈可能性のバランスを考慮しながら、適切な使用場面を選択することが重要です。

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