Cos'è un ensemble?

Nell'apprendimento automatico, un metodo ensemble è un tipo di algoritmo di apprendimento supervisionato che utilizza un gruppo di modelli base per fare previsioni. L’idea alla base dei metodi ensemble è che combinando le previsioni di più modelli, possiamo migliorare le prestazioni complessive del modello.

Esistono diversi tipi di metodi di ensemble, tra cui:

- Bagging (aggregazione bootstrap): Il bagging è un metodo di ensemble che crea più campioni bootstrap dai dati di training. Ogni campione sottoposto a bootstrap viene utilizzato per addestrare un modello di base e viene quindi calcolata la media delle previsioni dei modelli di base per effettuare la previsione finale.

- Potenziamento (potenziamento adattivo): Il boosting è un metodo di ensemble che addestra i modelli di base in modo sequenziale. Ogni modello di base viene addestrato sugli stessi dati di addestramento, ma i dati vengono ponderati nuovamente dopo l'addestramento di ciascun modello. Ai punti dati classificati erroneamente dal modello precedente viene assegnato un peso maggiore, in modo che i modelli successivi si concentrino su questi punti dati.

- Foreste casuali: Le foreste casuali sono un metodo di ensemble che costruisce un insieme di alberi decisionali. Ogni albero decisionale viene addestrato su un sottoinsieme diverso dei dati di addestramento e la previsione finale viene effettuata mediante voto a maggioranza o facendo la media delle previsioni dei singoli alberi decisionali.

I metodi di insieme sono spesso più accurati dei modelli singoli, poiché possono aiutare a ridurre la varianza e la distorsione del modello. Possono essere utilizzati anche per migliorare la robustezza del modello, poiché possono contribuire a evitare che il modello si adatti eccessivamente ai dati di addestramento.