Vad är en ensemble?

Inom maskininlärning är en ensemblemetod en typ av övervakad inlärningsalgoritm som använder en grupp basmodeller för att göra förutsägelser. Tanken bakom ensemblemetoder är att genom att kombinera förutsägelser från flera modeller kan vi förbättra modellens övergripande prestanda.

Det finns olika typer av ensemblemetoder, inklusive:

- Bagging (Bootstrap Aggregating): Bagging är en ensemblemetod som skapar flera bootstrappade prover från träningsdata. Varje prov med kängor används för att träna en basmodell, och förutsägelserna för basmodellerna beräknas sedan för att göra den slutliga förutsägelsen.

- Boosting (Adaptive Boosting): Boosting är en ensemblemetod som tränar basmodeller sekventiellt. Varje basmodell tränas på samma träningsdata, men data viktas om efter att varje modell har tränats. De datapunkter som är felklassificerade av den tidigare modellen får en högre vikt, så att de efterföljande modellerna fokuserar på dessa datapunkter.

- Slumpmässiga skogar: Slumpmässiga skogar är en ensemblemetod som bygger en uppsättning beslutsträd. Varje beslutsträd tränas på en annan delmängd av träningsdata, och den slutliga förutsägelsen görs genom majoritetsröstning eller medelvärde av förutsägelserna för de individuella beslutsträden.

Ensemblemetoder är ofta mer exakta än enskilda modeller, eftersom de kan bidra till att minska modellens varians och bias. De kan också användas för att förbättra modellens robusthet, eftersom de kan hjälpa till att förhindra att modellen överpassar till träningsdata.