12. Apprentissage d'ensemble : ensachage, boosting et forêt aléatoire
Le machine learning (ML) est un domaine de l'informatique en constante évolution qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux machines d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions. L'une des méthodes les plus efficaces pour améliorer les performances des modèles ML est l'Ensemble Learning, qui combine les prédictions de plusieurs modèles pour générer une prédiction finale plus précise.
Ensachage
Bagging, qui est l'acronyme de Bootstrap Aggregating, est une technique d'apprentissage d'ensemble qui vise à améliorer la stabilité et la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. Il fonctionne en créant plusieurs modèles (généralement du même type) à partir de différents sous-ensembles de données d'entraînement. Ces sous-ensembles sont créés par rééchantillonnage avec remplacement, appelé bootstrapping.
L'un des algorithmes les plus connus utilisant la méthode du bagging est Random Forest, qui sera abordé plus tard. Le processus d'ensachage réduit la variance des modèles de prédiction, ce qui est particulièrement utile dans les cas où un modèle est très sensible à de petites variations dans les données d'entraînement, comme c'est le cas avec les arbres de décision.
Boosting
Le Boosting est une autre technique d'apprentissage d'ensemble qui vise à créer un modèle fort à partir d'une série de modèles faibles. Contrairement au bagging, en boosting, les modèles sont construits séquentiellement, et chaque nouveau modèle tente de corriger les erreurs du modèle précédent. Les algorithmes de boosting, tels qu'AdaBoost (Adaptive Boosting) et Gradient Boosting, se concentrent sur la conversion des apprenants faibles en apprenants forts grâce à un processus itératif d'ajustement des pondérations aux instances d'entraînement.
En boosting, chaque nouveau modèle accorde plus d'attention aux cas qui ont été mal prédits par les modèles précédents, permettant au modèle final de mieux fonctionner dans les cas difficiles. Le boosting est particulièrement puissant dans les situations où les préjugés constituent le principal problème.
Forêt aléatoire
Random Forest est un exemple classique d'algorithme de bagging. Il construit une « forêt » d'arbres de décision, chacun formé sur un sous-ensemble différent de données de formation. De plus, lors de la construction de chaque arbre, Random Forest sélectionne de manière aléatoire un sous-ensemble de caractéristiques dans chaque division, ce qui contribue à augmenter la diversité parmi les arbres et à réduire la corrélation entre eux.
Lorsqu'une nouvelle entrée est présentée au modèle Random Forest pour classification ou régression, chaque arbre de la « forêt » fait une prédiction, et la prédiction finale est faite par vote majoritaire (dans le cas d'une classification) ou par moyenne ( en cas de régression). Cela fait de Random Forest un modèle robuste, capable de gérer le surapprentissage et de fournir des prédictions fiables.
Application en Python
En Python, l'apprentissage d'ensemble peut être facilement mis en œuvre à l'aide de bibliothèques telles que scikit-learn. Cette bibliothèque fournit des classes prêtes à l'emploi telles que BaggingClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier et RandomForestClassifier qui permettent aux utilisateurs de appliquez ces techniques puissantes avec seulement quelques lignes de code.
Pour utiliser ces algorithmes, nous devons d'abord importer les classes pertinentes puis instancier les modèles avec les paramètres souhaités. Par exemple, nous pouvons entraîner les modèles à l'aide de la méthode fit avec nos données d'entraînement, puis faire des prédictions à l'aide de la méthode predict.
Considérations finales
Ensemble Learning est une approche puissante du Machine Learning qui peut conduire à des modèles plus robustes et plus précis. Le bagging et le boosting sont des techniques qui se complètent : le bagging est efficace pour réduire la variance et le boosting pour réduire les biais. Random Forest, un algorithme de bagging, est largement utilisé en raison de sa simplicité et de son efficacité dans une variété de problèmes de ML.
Lorsqu'elles sont correctement mises en œuvre dans Python, ces méthodes peuvent améliorer considérablement les performances des modèles prédictifs dans les tâches de classification et de régression. Cependant, il est important de se rappeler qu’aucune méthode n’est une solution miracle ; L'expérience et les connaissances du data scientist sont cruciales pour régler les paramètres et interpréter correctement les résultats.
En résumé, Ensemble Learning offre une voie vers la création de systèmes de ML plus fiables et efficaces, et constitue un outil essentiel dans le répertoire de tout praticien du ML et du Deep Learning avec Python.
