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description=Aprende cómo el bagging reduce la varianza en modelos ML y cómo implementar BaggingClassifier en Python con scikit-learn.;

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matplotlib introducción a matplotlib primeros pasos con matplotlib matplotlib pyplot trazado con matplotlib marcadores de matplotlib líneas en matplotlib etiquetas en matplotlib cuadrícula de matplotlib subplot de matplotlib dispersión en matplotlib barras en matplotlib histogramas con matplotlib gráficos de pastel con matplotlib machine learning primeros pasos media mediana moda desviación estándar percentil distribución de datos distribución normal de datos diagrama de dispersión regresión lineal regresión polinomial regresión múltiple escalar train test árbol de decisión matriz de confusión agrupamiento jerárquico regresión logística búsqueda en cuadrícula datos categóricos k means agregación bootstrap validación cruzada curva auc roc k vecinos más cercanos python mysql primeros pasos con mysql mysql crear base de datos mysql crear tabla mysql insert mysql select mysql where mysql order by mysql delete mysql drop table mysql update mysql limit mysql join python mongodb primeros 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learn la agregación bootstrap comúnmente llamada bagging es una técnica de conjunto que entrena múltiples modelos sobre distintas muestras aleatorias de los datos y luego combina sus predicciones el resultado es un modelo menos sensible al ruido y a los valores atípicos que generaliza mejor ante datos no vistos que cualquier modelo individual entrenado con el conjunto completo este capítulo abarca qué es el muestreo bootstrap y por qué resulta útil el compromiso sesgo varianza que el bagging aborda cómo implementar baggingclassifier y baggingregressor con scikit learn los hiperparámetros clave y cómo ajustarlos el error fuera de bolsa oob como estimación gratuita de validación cuándo conviene usar bagging y cuándo preferir otros métodos cómo funciona el muestreo bootstrap la palabra bootstrap hace referencia al muestreo con reemplazo dado un conjunto de datos de n ejemplos una muestra bootstrap se crea extrayendo n ejemplos al azar donde cada extracción es independiente y el mismo ejemplo puede aparecer más de una vez import numpy as np rng np random default_rng 42 data np array 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 bootstrap_sample rng choice data size len data replace true out_of_bag np setdiff1d data bootstrap_sample print original data data print bootstrap sample bootstrap_sample print out of bag out_of_bag copiar salida original data 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 bootstrap sample 1 8 7 5 5 9 1 7 3 1 out of bag 2 4 6 10 copiar en promedio una muestra bootstrap contiene alrededor del 63 de los ejemplos originales únicos el 37 restante queda fuera estos ejemplos fuera de bolsa oob pueden usarse como conjunto de validación integrado sin necesidad de una partición de retención separada el compromiso sesgo varianza todo modelo realiza predicciones con alguna combinación de sesgo error sistemático derivado de suposiciones incorrectas y varianza sensibilidad a las fluctuaciones en los datos de entrenamiento el bagging apunta a modelos con alta varianza y bajo sesgo en particular árboles de decisión profundos un único árbol de decisión sin poda puede memorizar perfectamente el conjunto de entrenamiento pero falla notablemente con datos nuevos al promediar las predicciones de muchos árboles cada uno entrenado con una muestra bootstrap ligeramente distinta las fluctuaciones aleatorias se cancelan y la varianza disminuye sin incrementar el sesgo de manera significativa el bagging no ayuda a modelos que ya tienen alto sesgo por ejemplo modelos lineales poco profundos porque promediar muchos modelos sesgados sigue produciendo una respuesta sesgada para esos casos los métodos de boosting como gradient boosting son más apropiados implementando baggingclassifier scikit learn proporciona baggingclassifier para tareas de clasificación el ejemplo a continuación compara un único árbol de decisión contra un conjunto basado en bagging sobre el conjunto de datos de cáncer de mama from sklearn ensemble import baggingclassifier from sklearn tree import decisiontreeclassifier from sklearn model_selection import train_test_split from sklearn datasets import load_breast_cancer from sklearn metrics import accuracy_score load dataset x y load_breast_cancer return_x_y true x_train x_test y_train y_test train_test_split x y test_size 0 2 random_state 42 baseline single decision tree single_tree decisiontreeclassifier random_state 42 single_tree fit x_train y_train single_acc accuracy_score y_test single_tree predict x_test bagging ensemble of 50 decision trees bagging_model baggingclassifier estimator decisiontreeclassifier n_estimators 50 random_state 42 bagging_model fit x_train y_train bagging_acc accuracy_score y_test bagging_model predict x_test print f single tree accuracy single_acc 2f print f bagging accuracy bagging_acc 2f copiar salida single tree accuracy 0 95 bagging accuracy 0 96 copiar el modelo con bagging supera al árbol individual en conjuntos de datos más ruidosos o pequeños la diferencia suele ser mayor parámetros clave del constructor parámetro valor por defecto lo que controla estimator decisiontreeclassifier el aprendiz base a agregar n_estimators 10 número de modelos a entrenar max_samples 1 0 fracción o cantidad de filas de entrenamiento por muestra bootstrap max_features 1 0 fracción o cantidad de características para cada aprendiz base bootstrap true muestrea filas con reemplazo usa false para pegado pasting bootstrap_features false también muestrea características con reemplazo oob_score false estima la generalización usando ejemplos fuera de bolsa error fuera de bolsa oob como cada aprendiz base solo ve aproximadamente el 63 de los datos de entrenamiento el 37 restante puede usarse para evaluar ese aprendiz sin tocar el conjunto de prueba promediar estas evaluaciones oob entre todos los estimadores produce la puntuación oob una estimación casi gratuita de la precisión en prueba from sklearn ensemble import baggingclassifier from sklearn tree import decisiontreeclassifier from sklearn model_selection import train_test_split from sklearn datasets import load_breast_cancer x y load_breast_cancer return_x_y true x_train x_test y_train y_test train_test_split x y test_size 0 2 random_state 42 bagging_oob baggingclassifier estimator decisiontreeclassifier n_estimators 50 oob_score true enable oob evaluation random_state 42 bagging_oob fit x_train y_train print f oob score bagging_oob oob_score_ 2f copiar salida oob score 0 96 copiar la puntuación oob es cercana a la precisión del conjunto de prueba retenido lo que la hace útil como verificación rápida especialmente cuando el conjunto de datos es demasiado pequeño para dedicar una partición de validación separada para una estimación más rigurosa combina el bagging con validación cruzada baggingregressor el bagging es igualmente útil para regresión reemplaza baggingclassifier con baggingregressor y elige un aprendiz base de regresión from sklearn ensemble import baggingregressor from sklearn tree import decisiontreeregressor from sklearn model_selection import 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sklearn datasets import load_breast_cancer import numpy as np x y load_breast_cancer return_x_y true clf baggingclassifier estimator decisiontreeclassifier n_estimators 50 random_state 42 scores cross_val_score clf x y cv 5 print f cv scores scores round 4 print f mean scores mean 4f std scores std 4f copiar salida cv scores 0 9123 0 9211 0 9825 0 9561 1 mean 0 9544 std 0 0339 copiar una desviación estándar baja entre los pliegues indica que el modelo generaliza de forma consistente una desviación estándar alta sugiere que el modelo es sensible a qué datos terminan en cada pliegue bagging vs random forest random forest es el algoritmo basado en bagging más popular extiende el bagging simple seleccionando también aleatoriamente un subconjunto de características en cada decisión de división no solo un subconjunto de filas lo que descorrelaciona aún más los árboles y generalmente produce mejor precisión bagging random forest muestreo de filas bootstrap con reemplazo bootstrap con reemplazo muestreo de características opcional max_features siempre en cada división aprendiz base cualquier estimador solo árbol de decisión interpretabilidad baja baja uso típico cuando deseas agregar un modelo no basado en árboles mejor línea base de conjunto general cuando se agregan árboles de decisión con bagging randomforestclassifier es casi siempre la mejor opción usa baggingclassifier cuando quieras agregar un aprendiz base distinto por ejemplo un kneighborsclassifier de k nearest neighbors o una regresión logística de logistic regression cuándo usar bagging el bagging es más efectivo cuando tu modelo base tiene alta varianza árboles de decisión profundos modelos polinomiales de alto grado tienes suficientes datos para que las muestras bootstrap diversas sean significativas puedes costear el entrenamiento en paralelo porque cada aprendiz base se entrena de forma independiente y la carga de trabajo puede distribuirse entre núcleos de cpu n_jobs 1 es menos útil cuando el modelo base ya tiene baja varianza por ejemplo modelos lineales con regularización fuerte necesitas un modelo único e interpretable un conjunto de 50 árboles no es fácil de explicar a un interesado el costo computacional importa más que la precisión entrenar 50 modelos es 50 veces más lento que entrenar uno para modelos con alto sesgo considera grid search para ajustar hiperparámetros o cambia a un método de boosting para la evaluación verifica siempre tu modelo en una partición retenida creada con train test split o con validación cruzada resumen la agregación bootstrap entrena muchos aprendices base sobre muestras aleatorias de los datos extraídas con reemplazo y promedia sus predicciones reduce la varianza sin incrementar significativamente el sesgo lo que la hace ideal para modelos con alta varianza como los árboles de decisión profundos scikit learn proporciona baggingclassifier y baggingregressor los parámetros clave son n_estimators max_samples y max_features activa oob_score true para obtener una estimación gratuita de generalización que no requiere un conjunto de validación separado cuando se agregan árboles con bagging randomforestclassifier suele ser preferible usa baggingclassifier para agregar otros tipos de modelos was this page helpful yes no previous k means next validación cruzada on this page cómo funciona el muestreo bootstrap el compromiso sesgo varianza implementando baggingclassifier error fuera de bolsa oob baggingregressor evaluación con validación cruzada bagging vs random forest cuándo usar bagging resumen w3docs tutoriales ejemplos ejercicios fragmentos y cuestionarios gratuitos para la web desde 2014 libros aprender html aprender css aprender javascript aprender git aprender java aprender php aprender python práctica ejercicios cuestionarios editor try it herramientas html editor password generator html encoder code diff json beautifier empresa acerca de contacto política de privacidad idioma english deutsch русский français español português 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