बैगिंग (Bootstrap Aggregating)

परिचय

• बैगिंग या बूटस्ट्रैप एग्रीगेटिंग का उद्देश्य: नॉइज़ और वेरियंस को कम करना
• क्यों: ओवरफिटिंग की समस्या से बचने के लिए
• कैसे: ओरिजिनल डेटा से मल्टीपल सैंपलिंग और मॉडल्स का उपयोग

मूल अवधारणा

1. ओरिजिनल डेटा सेट: बहुत सारे रिकॉर्ड और फीचर्स होते हैं
2. ट्रेनिंग और टेस्टिंग:
   • 70% - 80% डेटा ट्रेनिंग के लिए
   • बाकी डेटा टेस्टिंग के लिए
3. ओवरफिटिंग की समस्या: ट्रेनिंग डेटा पर अच्छा प्रदर्शन, लेकिन टेस्टिंग पर फेल
4. वेरियंस: डेटा पॉइंट्स के मीन से डिविएशन

एंसेंबल लर्निंग

• बैगिंग: एक प्रकार की एन्सेंबल लर्निंग तकनीक
• प्रक्रिया:
  1. डेटा और फीचर्स की कई बार सैंपलिंग
  2. रैंडम सैंपलिंग विद रिप्लेसमेंट
  3. मल्टीपल क्लासिफिकेशन/नियम मॉडल
  4. मल्टीपल आउटपुट्स का एग्रीगेशन

फायदे

• वेरियंस कम: मल्टीपल मॉडल्स से प्रेडिक्शन
• ओवरफिटिंग कम: एवरेजिंग और वोटिंग तकनीक से
• प्रेडिक्शन की सटीकता: बेहतर

निष्कर्ष

• बैगिंग: एंसेंबल लर्निंग का एक महत्वपूर्ण तरीका
• उद्देश्य: प्रेडिक्शन एक्यूरेसी बढ़ाना, वेरियंस और ओवरफिटिंग को कम करना

सुझाव

• अगर वीडियो पसंद आए, तो लाइक और शेयर करें
• चैनल सब्सक्राइब करें