Ensembletilgange

Ensembletilgange, også kendt som ensemblemetoder, er en maskinlæringsteknik, der kombinerer flere individuelle modeller for at opnå bedre forudsigelsesevne end nogen enkeltstående model. Ideen er, at ved at samle forudsigelser fra flere svagere modeller kan man skabe en stærkere, mere robust model. Dette princip ligner ideen om "visdom fra mængden". Ensembletilgange anvendes bredt inden for både supervised og unsupervised learning.

Der findes flere populære ensemblemetoder. Bagging, som står for bootstrap aggregating, involverer at træne flere modeller på forskellige tilfældige delmængder af træningsdata, der er trukket med tilbagelægning. Random Forests er et eksempel på bagging, hvor de individuelle modeller er beslutningstræer. Boosting er en anden populær teknik, hvor modeller trænes sekventielt, og hver ny model fokuserer på at rette fejl begået af de foregående modeller. Eksempler på boosting-algoritmer inkluderer AdaBoost og Gradient Boosting. Stacking, eller stacked generalization, kombinerer forudsigelser fra flere forskellige typer modeller ved at bruge en meta-model til at lære, hvordan man bedst kombinerer deres output.

Fordelene ved ensembletilgange inkluderer reduceret varians, hvilket gør modellerne mindre følsomme over for støj i data, og forbedret generaliseringsevne. De kan også være mere modstandsdygtige over for overfitting. Ulemperne kan være øget beregningsmæssig kompleksitet og sværere fortolkning af den samlede model sammenlignet med en enkelt model. Ensemblemetoder er dog ofte en go-to strategi, når man ønsker at maksimere præcisionen i en maskinlæringsopgave.