O que é Bagging?
Bagging, ou Bootstrap Aggregating, é uma técnica de ensemble utilizada em aprendizado de máquina que visa melhorar a precisão de modelos preditivos. A ideia central do bagging é combinar as previsões de múltiplos modelos para reduzir a variância e evitar o overfitting, especialmente em algoritmos instáveis, como árvores de decisão.
Como funciona o Bagging?
No processo de bagging, múltiplas amostras de dados são geradas a partir do conjunto de dados original através de um método chamado bootstrap. Cada amostra é criada aleatoriamente, permitindo que algumas observações sejam repetidas enquanto outras podem ser deixadas de fora. Em seguida, um modelo é treinado em cada uma dessas amostras, resultando em diversos modelos independentes.
Vantagens do Bagging
Uma das principais vantagens do bagging é a sua capacidade de reduzir a variância do modelo final. Ao combinar as previsões de vários modelos, o bagging tende a suavizar as flutuações que podem ocorrer em um único modelo. Isso resulta em um desempenho mais robusto e confiável, especialmente em conjuntos de dados complexos.
Exemplo de Bagging
Um exemplo clássico de bagging é o algoritmo Random Forest, que utiliza múltiplas árvores de decisão como base. Cada árvore é treinada em uma amostra diferente do conjunto de dados, e a previsão final é obtida através da média das previsões de todas as árvores. Essa abordagem não apenas melhora a precisão, mas também aumenta a interpretabilidade do modelo.
Bagging vs. Boosting
Embora tanto o bagging quanto o boosting sejam técnicas de ensemble, eles diferem em suas abordagens. Enquanto o bagging treina modelos de forma independente e combina suas previsões, o boosting treina modelos sequencialmente, onde cada novo modelo corrige os erros do anterior. Essa diferença fundamental resulta em características de desempenho distintas entre os dois métodos.