【AI No.20】今更聞けない！バギングをサクッと解説

本記事では、「バギング」という手法について、初心者にも理解しやすいようにわかりやすく解説しています。

Table of Contents

バギングとは？

バギング（Bagging）は、複数のデータセットを使って機械学習モデルを訓練し、その結果を組み合わせて精度を向上させるアンサンブル学習の手法です。Baggingは、Bootstrap Aggregatingの略称で、データのランダムなサブセットを用いてモデルを複数回訓練することで、過学習を防ぎ、モデルの汎化性能を向上させます。

わかりやすい具体的な例

例えば、複数の異なる医師が診断した結果を合わせると、より正確な診断が得られるように、バギングも同じ原理で複数のモデル結果を統合して精度を高めます。この手法により、1つのモデルの誤差やバラツキを減らし、信頼性の高い予測を可能にします。

graph TD A[データセット] --> B(サブセット1) A --> C(サブセット2) A --> D(サブセット3) B --> E[モデル1] C --> F[モデル2] D --> G[モデル3] E --> H[最終予測結果] F --> H G --> H

上の図は、データセットを3つの異なるサブセットに分割し、それぞれでモデルを訓練してから、最終的にその結果を統合する流れを示しています。これにより、バラツキを減らし、安定した予測が可能になります。

次に、気象予報に例えると、複数の異なる地域の天候データを使って予測モデルを作り、それぞれの結果を平均することで、より正確な天気予報を得ることができます。

graph TD A[天候データ] --> B(地域Aデータ) A --> C(地域Bデータ) A --> D(地域Cデータ) B --> E[予測モデル1] C --> F[予測モデル2] D --> G[予測モデル3] E --> H[最終予測結果] F --> H G --> H

この例では、地域ごとに異なるデータを使って予測モデルを作り、それらの予測結果を統合することで、全体的に高精度な予測が実現される仕組みを表しています。

バギングはどのように考案されたのか

バギングは1990年代にLeo Breimanによって提案されました。当時、機械学習モデルの精度を向上させる手法が求められており、複数のモデルを組み合わせるアンサンブル学習が注目されていました。Breimanは、ランダムにサブセットを作成して学習を行うことで、モデルの多様性と安定性を確保する方法を開発し、バギングという手法を考案しました。

graph TD A[モデル生成] --> B(ランダムサブセット) B --> C[各モデル訓練] C --> D[結果の統合]

考案した人の紹介

バギングを考案したLeo Breimanは、アメリカの統計学者であり、機械学習の分野においても革新的な貢献を行いました。彼は、統計学とデータ解析の両面で優れた知見を持ち、アンサンブル学習の可能性を示しました。バギングの他にも、ランダムフォレストなど、現在も広く利用されている手法を開発しました。

考案された背景

バギングが考案された背景には、機械学習モデルの精度を高める必要性がありました。特に過学習の問題がモデルの性能を低下させる要因となっており、Breimanはランダムサブセットとアンサンブル学習を組み合わせることで、これを克服する方法を模索していました。

バギングを学ぶ上でつまづくポイント

バギングは理解しやすい概念ですが、多くの人がサブセット作成のランダム性や、どのようにモデルが統合されるかでつまづきます。アンサンブル学習と他の学習手法の違いを理解することが重要です。また、データの分割方法やモデルの選択も理解の障害となることがあります。

バギングの構造

バギングは、データセットをランダムにサブセット化し、各サブセットで独立したモデルを訓練し、その結果を統合することで最終予測を行います。各モデルが独立して学習するため、バラツキが減少し、全体的な予測精度が向上します。

graph TD A[元データセット] --> B(サブセット1) A --> C(サブセット2) B --> D[モデル1] C --> E[モデル2] D --> F[最終予測] E --> F

バギングを利用する場面

バギングは特に、データのばらつきが大きい場合や、過学習を避ける必要がある場合に利用されます。

利用するケース1

例えば、医療分野において、患者データを分析する際にバギングを用いることで、異なる症例に対応した診断モデルを複数作成し、それらを統合することで正確な診断が可能となります。各モデルは異なる患者群に基づいて訓練されるため、個別の症例に対応しやすくなり、結果として全体的な診断精度が向上します。

graph TD A[患者データ] --> B(サブセットA) A --> C(サブセットB) B --> D[診断モデル1] C --> E[診断モデル2] D --> F[最終診断] E --> F

利用するケース2

また、金融分野でのリスク分析でもバギングは活用されます。異なる市場データを用いて各モデルを訓練し、その結果を統合することで、リスク予測の精度が向上します。こうした複数のモデルにより、様々な市場環境におけるリスクを適切に評価することが可能になります。

graph TD A[市場データ] --> B(サブセットX) A --> C(サブセットY) B --> D[リスクモデル1] C --> E[リスクモデル2] D --> F[統合予測] E --> F

さらに賢くなる豆知識

バギングは個々のモデルが独立しているため、並列処理が可能であり、処理時間の短縮が図れます。また、ランダムサブセットを使用するため、異なる特徴量の組み合わせで多様なモデルを生成できます。これにより、単一のモデルに頼らない柔軟なアプローチが可能になります。

あわせてこれも押さえよう！

バギングの理解を深めるためには、関連するAI技術も押さえておくと効果的です。

ランダムフォレスト

バギングを応用した手法で、複数の決定木を用いて予測精度を向上させます。

ブースティング

弱いモデルを逐次強化していくことで、最終的に強力な予測モデルを構築します。

アンサンブル学習

複数のモデルを組み合わせて、予測の安定性と精度を向上させます。

交差検証

モデルの汎化性能を確認するために、データを分割して訓練とテストを繰り返します。

データブートストラップ

統計的手法で、サブサンプリングによりモデルの評価を行います。

まとめ

バギングを学ぶことで、機械学習モデルの精度向上に役立てることができます。業務や日常生活においても、予測精度や分析の正確さが求められる場面で効果を発揮します。バギングは、安定した成果を提供するための重要な手法です。