Ensembletechnieken

Ensembletechnieken in machine learning verwijzen naar methoden die meerdere modellen combineren om een uiteindelijke voorspelling te doen. Het doel is om nauwkeurigheid, stabiliteit en generalisatie te verbeteren door de zwakke punten van individuele modellen te compenseren en variatie te beperken.

Bagging (bootstrap aggregating) traint meerdere basislezers op verschillende bootstrap-steekproeven en combineert hun voorspellingen via stemmen of gemiddelden. Hiermee wordt de variantie verlaagd en de robuustheid verhoogd. Een bekende toepassing is random forests, waarin vele decision trees worden getraind met extra randomisatie bij de splitsingen en vervolgens worden samengevoegd.

Boosting omvat het sequentieel trainen van modellen waarbij elk volgend model de fouten van eerdere modellen probeert te corrigeren. Dit verlaagt bias en kan zeer krachtige prestaties leveren, maar kan gevoelig zijn voor overfitting als het niet goed wordt geregeld. Voorbeelden zijn AdaBoost, Gradient Boosting en XGBoost (en vergelijkbare frameworks zoals LightGBM).

Stacking en voting zijn aanvullende strategieën. Bij stacking (stapelen) worden de voorspellingen van diverse basismodellen gebruikt als input voor een meta-model dat de uiteindelijke voorspelling maakt. Voting combineert voorspellingen via hard voting (meest voorkomende klasse) of soft voting (gewogen probabiliteiten). Deze methoden benutten complementaire sterktes van de basismodellen.

Toepassingen en overwegingen: ensembletechnieken worden ingezet bij zowel classificatie als regressie en zijn geschikt voor verschillende gegevenssoorten, waaronder tabulaire data en beeld. Nadelen zijn hogere rekentijd, minder transparantie en het risico op overfitting bij boeiende boosting‑instellingen. Goede evaluatie via cross- validatie en, waar mogelijk, out-of-bag evaluatie is aan te bevelen.