El ensacado es una técnica utilizada para reducir la varianza de un algoritmo de aprendizaje automático. Para ello, se entrena el algoritmo con varios conjuntos de datos y luego se promedian los resultados. El ensacado se puede utilizar con cualquier algoritmo de aprendizaje automático, pero se utiliza más comúnmente con los árboles de decisión. ¿Qué es el argot de Bill? Bill es un término del argot para referirse a un dólar. ¿Qué es la jerga de los billetes? El término "bill" es un argot para un billete de cien dólares.
¿De dónde viene el término bagging?
El bagging es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para mejorar el rendimiento de modelos inestables, como los árboles de decisión. Funciona entrenando el mismo modelo en diferentes subconjuntos de datos y luego promediando las predicciones.
El término "bagging" viene del nombre del inventor de la técnica, Leo Breiman, que lo llamó "bootstrap aggregating". ¿Qué se necesita para empaquetar un coche? Para embolsar un coche, necesitarás algunos materiales. En primer lugar, necesitarás una lona grande o una cubierta para el coche. A continuación, necesitarás una cuerda o cuerdas elásticas para fijar la lona o la cubierta al coche. Por último, necesitarás unos pesos para evitar que la lona o la cubierta se vuele.
¿Reduce el ensacado el exceso de ajuste?
El ensacado, o agregación bootstrap, es una técnica utilizada para reducir el sobreajuste de un modelo de aprendizaje automático. Funciona entrenando el modelo en múltiples subconjuntos de datos, cada uno de los cuales se crea mediante un muestreo aleatorio del conjunto de datos original con reemplazo. A continuación, el modelo se evalúa en cada uno de los subconjuntos y los resultados se promedian para producir un modelo final.
Esta técnica puede utilizarse con cualquier algoritmo de aprendizaje automático, pero es especialmente eficaz con los árboles de decisión, ya que son propensos a sobreajustarse.
El ensamblaje puede reducir el sobreajuste al dar al modelo una mejor representación de los datos subyacentes. Esto se debe a que cada subconjunto de datos contendrá información diferente, por lo que el modelo tendrá menos probabilidades de sobreajuste en cualquier subconjunto particular.
Es importante tener en cuenta que el ensacado no garantiza que se reduzca el sobreajuste, y en algunos casos puede incluso aumentar el sobreajuste. Esto se debe a que los subconjuntos de datos utilizados para entrenar el modelo pueden seguir siendo demasiado similares entre sí, por lo que el modelo puede seguir ajustándose en exceso a los datos.
En general, el ensacado es más eficaz cuando el modelo ya se aproxima a los datos, por lo que sólo es capaz de sobreajustar una pequeña cantidad de datos.