Embolsado (agregación de arranque)

El embolsado, también conocido como la agregación de arranque, es una técnica ampliamente utilizada en diferentes industrias para mejorar la eficiencia y la productividad de los procesos de producción. Esta técnica consiste en agrupar varios productos o componentes en bolsas individuales, lo que facilita su transporte, almacenamiento y manipulación. En este artículo, exploraremos en detalle el embolsado y cómo puede beneficiar a las empresas en términos de optimización de costos y aumento de la eficiencia. ¡Descubre cómo esta simple pero efectiva técnica puede marcar la diferencia en tu empresa!

Un conjunto de aprendizaje automático utilizado para mejorar la precisión y estabilidad de los algoritmos en regresión y clasificación estadística.

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¿Qué es el embolsado (agregación Bootstrap)?

El aprendizaje automático conjunto se puede clasificar principalmente en embolsado e impulso. La técnica de embolsado es útil tanto para la regresión como para la clasificación estadística. El ensacado se utiliza en árboles de decisión donde aumenta significativamente la estabilidad de los modelos al mejorar la precisión y reducir la varianza, eliminando así el problema del sobreajuste.

Embolsado (agregación de arranque)

Figura 1. Flujo de ensacado (agregación bootstrap). fuente

El aprendizaje automático conjunto requiere múltiples modelos débiles que agreguen las predicciones para seleccionar la mejor predicción. Los modelos débiles se especializan en porciones específicas del espacio de características, lo que permite realizar predicciones de apalancamiento a partir de cada modelo para lograr el mayor propósito posible.

Sumaría

  • El embolsado y el impulso son los dos métodos principales del aprendizaje automático por conjuntos.
  • El embolsado es un método de conjunto que se puede utilizar en regresión y clasificación.
  • También se llama agregación bootstrap y forma las dos clasificaciones de embolsado.

¿Qué es el arranque?

El embolsado consta de dos partes: agregación y arranque. Bootstrapping es un método de muestreo que utiliza el método de reemplazo para seleccionar una muestra de un conjunto. Luego, el algoritmo de aprendizaje se ejecuta en las muestras seleccionadas.

La técnica de bootstrapping utiliza muestreo con reemplazos para que el proceso de selección sea completamente aleatorio. Cuando se selecciona una muestra sin reemplazo, las selecciones de variables posteriores siempre dependen de las selecciones anteriores, por lo que los criterios no son aleatorios.

¿Qué es la agregación?

Las predicciones del modelo se agregan para combinarlas para la predicción final, teniendo en cuenta todos los resultados posibles. La agregación puede basarse en el número total de resultados o en la probabilidad de predicciones derivadas del arranque de cada modelo en el proceso.

¿Qué es un método de conjunto?

Tanto el embolsado como el impulso son las técnicas de conjunto más conocidas. Un método conjunto es una plataforma de aprendizaje automático que ayuda a entrenar múltiples modelos utilizando el mismo algoritmo de aprendizaje. El método de conjunto es parte de un grupo más grande de multiclasificadores.

Los clasificadores múltiples son un grupo de varios miles de estudiantes con un objetivo común que pueden fusionarse y resolver un problema común. Otra categoría de multiclasificadores son los métodos híbridos. Los métodos híbridos utilizan un grupo de alumnos, pero a diferencia de los multiclasificadores, pueden utilizar diferentes métodos de aprendizaje.

El aprendizaje enfrenta numerosos desafíos, tales como: B. Errores debidos principalmente a sesgos, ruido y varianza. La precisión y estabilidad del aprendizaje automático están garantizadas mediante métodos conjuntos como el embolsado y el impulso. Las combinaciones de múltiples clasificadores reducen la varianza, especialmente cuando los clasificadores son inestables, y son importantes para proporcionar resultados más confiables que un solo clasificador.

La aplicación de embolsado o impulso requiere primero seleccionar un algoritmo de aprendizaje base. Por ejemplo, si uno decide utilizar un árbol de clasificación, entonces impulsar y embolsar sería un grupo de árboles con un tamaño que coincida con la preferencia del usuario.

Ventajas y desventajas de la flacidez.

Random Forest es uno de los algoritmos de ensacado más populares. La ventaja del embolsado es que muchos alumnos débiles pueden combinar sus esfuerzos para superar a un único alumno fuerte. También ayuda a reducir la variación, eliminando así el sobreajuste de modelos en el procedimiento.

Una desventaja del embolsado es que conduce a una pérdida de interpretabilidad de un modelo. El modelo resultante puede verse muy distorsionado si se ignora el procedimiento correcto. Aunque el embolsado es muy preciso, puede requerir un uso intensivo de cálculo, lo que puede desalentar su uso en ciertos casos.

Flacidez versus aumento

La mejor técnica entre embolsar e impulsar depende de los datos disponibles. simulacióny cualquier circunstancia existente en ese momento. La variación de una estimación se reduce significativamente mediante técnicas de ensacado e impulso durante el proceso de combinación, lo que aumenta la precisión. Por tanto, los resultados obtenidos tienen una mayor estabilidad que los resultados individuales.

Si un evento presenta el desafío de un bajo rendimiento, la técnica de embolsado no dará como resultado un mejor sesgo. Sin embargo, la técnica de impulso produce un modelo unificado con menos errores porque se centra en optimizar los beneficios y reducir los defectos en un solo modelo.

Cuando el desafío es el sobreajuste en un solo modelo, el método de embolsado es más poderoso que la técnica de impulso. El impulso enfrenta el desafío de lidiar con el sobreajuste porque implica inherentemente un sobreajuste.

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