バギングとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

バギング（Bagging）

バギングとは、データを少しずつ変えて複数のモデルを作り、その答えを多数決や平均でまとめる手法のことです。名前は「Bootstrap Aggregating」の略です。元のデータから重複を許して何度か選び直し、モデルを複数作って、結果を合わせます。1つのモデルがデータの癖に引っ張られても、全体では影響が薄まります。ランダムフォレストは、この考え方を決定木に使った代表例です。

バギング（Bagging）関連用語

バギング（Bagging）に関連する単語は以下の通りです。

• ブースティング間違いを順に直す方法とは？→
• アンサンブル学習（Ensemble Learning）複数のモデルを合わせる全体像は？→
• ランダムフォレストバギングを木に使うとどうなる？→
• 決定木（Decision Tree）木の形で判断するAIとは？→
• 過学習（Overfitting）覚えすぎを防ぐ方法は？→
• バリアンス（Variance）答えのばらつきとは何のこと？→

バギング（Bagging）で知っておくと得する有益情報

バギングは、1つのモデルに頼らず安定させる方法です。基本の考え方を3つにまとめました。

• ばらつきを抑える複数の答えを合わせると、1つのモデルの気まぐれが目立たなくなります。
• 並べて作れる各モデルは独立に作れるので、計算を分担して早く終えやすいです。
• 弱い偏りは直せない全モデルが同じ思い込みを持つ場合は、まとめても直りません。

バギングとブースティングの違い

バギングの特徴はどれ？

次のうち、バギングの説明として合っているものはどれでしょう。

複数のモデルの答えをまとめて安定させる1つのモデルを何日もかけて育てる人が全部の答えを決める

複数の意見を合わせると、答えのばらつきが小さくなります。

バギング（Bagging）やさしい解説

同じことを何人もに聞くと、何がいいの？

クイズ番組の「観客に聞く」を思い出してください。一人の答えは外れても、大勢の多数決は当たりやすいですよね。

バギングも同じで、少しずつ違うモデルの答えを、多数決でまとめます。

たとえば来月の来店数を予測するとき、1つのモデルでは直近の異常な週に引っ張られがちです。データを変えたモデルを複数作って平均すれば、一時的な変動の影響が薄まり、安定した予測が得られます。

バギング（Bagging）についてのみんなの疑問

ランダムフォレストとは同じものですか？

ランダムフォレストは、バギングを決定木に使い、さらに工夫を加えた手法です。バギングは考え方の名前で、ランダムフォレストはその応用の一つです。表データの予測でよく使われ、手軽に始めやすい選択肢です。

ブースティングとどちらがいいですか？

安定を重視するならバギング、精度を追うならブースティングが候補です。一般にブースティングのほうが精度は出やすい反面、設定が難しめです。まずバギング系で試し、足りなければ切り替える流れが現実的です。

データが少なくても使えますか？

少ないデータでも試せますが、効果は限られます。データを選び直して作るため、元のデータが極端に少ないと、各モデルの違いが出にくくなります。データを増やす工夫も並行しましょう。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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