Migliorando le predictions di Machine Learning con l’Ensemble Learning

Articolo in lingua originale di Brijesh Soni (GitHub || Linkedin || Profile Summary)

Introduzione

Il machine learning è un’area in rapido sviluppo che ha fatto passi da gigante negli ultimi anni. L’Ensemble Learning è un approccio comune tra i data scientist e i professionisti del Machine Learning. L’ensemble learning è una tecnica robusta per migliorare l’accuratezza, la resilienza e le prestazioni di generalizzazione dei modelli di machine learning, combinando le previsioni di molti modelli di base. In questo articolo analizzeremo l’ensemble learning, i suoi vantaggi e come può essere utilizzato per migliorare le previsioni dell’apprendimento automatico.

Cosa è l’Ensemble Learning?

L’ensemble learning è una tecnica che combina numerosi modelli di base per generare un modello più accurato e affidabile. La nozione fondamentale alla base dell’ensemble learning è che le previsioni aggregate di più modelli possono essere più accurate e robuste delle previsioni dei singoli modelli. Rispetto all’utilizzo di un singolo modello, l’apprendimento collettivo sfrutta la varietà dei modelli di base per creare previsioni migliori.

Benefici dell’ensemble learning

L’ensemble learning offre una serie di benefici nelle applicazioni di machine learning:

Miglioramento dell’accuratezza: l’ensemble learning può migliorare notevolmente l’accuratezza delle previsioni. Più modelli con diverse proprietà possono catturare parti diverse dei dati sottostanti, con il risultato di migliorare le previsioni complessive.
Miglioramento della robustezza: l’ensemble learning può rendere un modello più resistente a dati rumorosi o anomali. L’ensemble può ridurre l’influenza delle previsioni errate dei singoli modelli e creare risultati più accurati combinando le previsioni di numerosi modelli.
Maggiore generalizzazione: l’ensemble learning può migliorare le prestazioni di generalizzazione del modello. Poiché la diversità dei modelli di base aiuta a catturare i modelli sottostanti nei dati in modo più efficace, i modelli di ensemble sono meno inclini all’overfitting.
Gestione dell’incertezza: Quando si ha a che fare con dati incerti, l’ensemble learning può produrre previsioni superiori. L’ensemble può ridurre l’incertezza e produrre una previsione più affidabile combinando le previsioni di numerosi modelli.

Tecniche di Ensemble Learning

Esistono diverse tecniche di Ensemble Learning che possono essere utilizzate per combinare le previsioni di più modelli di base.

Alcune tecniche comunemente utilizzate sono:

Bagging (Bootstrap Aggregating): Strategia di ensemble learning che consiste nell’addestrare modelli di base multipli su sottogruppi distinti del training set, ottenuti tramite bootstrap (campionamento casuale con rimpiazzo). Per ottenere la previsione finale, le proiezioni dei modelli di base vengono integrate, spesso guardando alla maggioranza.
Boosting: Strategia di ensemble learning che addestra molti modelli di base in sequenza, ciascuno prova a riparare i difetti dei modelli precedenti. Il boosting attribuisce un peso maggiore ai campioni del training set classificati erratamente e i modelli di base sono addestrati per focalizzarsi su questi esempi. Per creare la previsione finale, le previsioni dei modelli di base vengono integrate, spesso tramite voti ponderati.
Stacking: Strategia di ensemble learning che utilizza le previsioni di numerosi modelli di base per addestrare un meta-modello. I modelli di base vengono addestrati utilizzando gli stessi dati di training e le loro previsioni vengono integrate per formare un nuovo feature space. Per fare la previsione finale, il meta-modello viene addestrato su questo nuovo feature space.
Random Forest: approccio per l’ensemble learning che combina concetti di bagging e degli alberi decisionali. In un random forest vengono addestrati più alberi decisionali su sottoinsiemi distinti di dati di training e le loro previsioni vengono integrate utilizzando un voto di maggioranza per ottenere la previsione finale. I Random Forests sono noti per la loro capacità di gestire dati ad alta dimensionalità e rumorosi.

Implementare l’ensemble learning

L’ensemble learning è una tecnica di machine learning che integra diversi modelli per aumentare l’accuratezza e la durata delle previsioni.

Esistono diversi approcci di ensemble learning, come bagging, boosting e stacking.

Un approccio generale per implementare l’ensemble learning è il seguente:

Preparazione dei dati: pulire, preprocessare e dividere i dati in set di training e test per prepararli all’addestramento e al test.
Selezione del modello: Scegliere un insieme di modelli di base da cui applicare il metodo ensemble. A seconda dell’approccio di ensemble utilizzato, i modelli di base possono essere dello stesso tipo o di tipi diversi.
Addestramento dei modelli di base: Eseguire ogni modello di base sul training set. Questa fase può essere parallelizzata per accelerare l’addestramento.
Selezione della tecnica di ensemble: Selezionare un metodo di ensemble per combinare le previsioni dei modelli di base. Bagging, boosting e stacking sono esempi di approcci di ensemble.
Formazione dell’ensemble: Sul training set, addestrare il modello di ensemble utilizzando le previsioni dei modelli di base. Il modello ensemble può essere una semplice media o una combinazione ponderata delle previsioni dei modelli di base.
Valutazione: Eseguire il modello ensemble sul test set e confrontare le sue prestazioni con quelle dei singoli modelli di base. Per misurare le prestazioni, si possono usare parametri come l’accuratezza, la precisione, il richiamo e il l’F1-score.
Mettere a punto gli iperparametri dei modelli di base e il metodo di ensemble per migliorare le prestazioni del modello di ensemble.
Distribuire il modello di ensemble in produzione e verificare continuamente le sue prestazioni per assicurarsi che continui a produrre previsioni corrette.

Modo semplice 👇

Conclusione

L’ensemble learing è una tecnica forte che può aumentare considerevolmente l’accuratezza, la robustezza e la generalizzazione di un modello di Machine Learning. L’ensemble learning può sfruttare la diversità dei diversi modelli di base per generare un modello più affidabile e accurato unendo le previsioni dei modelli di base. In questo articolo abbiamo affrontato la nozione di “ensemble learning”, i suoi vantaggi e i metodi necessari per la sua implementazione. L’ensemble learning può essere un’aggiunta molto utile a qualsiasi workflow di machine learning e i data scientist e i professionisti dovrebbero pensare di implementarlo nei loro modelli per migliorare le prestazioni.