Ensemble Learning — подход в машинном обучении, при котором несколько моделей объединяются для получения более точных и устойчивых предсказаний по сравнению с использованием одной модели. Идея ансамблей основана на сведении разнообразных ошибок отдельных моделей: при условии, что ошибки не полностью скоррелированы, объединение прогнозов позволяет снизить общую ошибку и улучшить обобщающую способность. Метод применяется как для задач классификации, так и для регрессии и может использоваться в сочетании с разными типами базовых алгоритмов: решающими деревьями, линейными моделями, нейронными сетями и др.
Исторически ансамблевые методы получили широкое распространение благодаря практической эффективности и теоретическим результатам, показывающим улучшение оценки при комбинировании слабых моделей. Классические подходы включают бэггинг, бустинг и стекинг, отличающиеся способом формирования множества базовых моделей и правилом их объединения. Ансамбли также используют техники повышения разнообразия моделей, такие как случайный отбор признаков и бутстрэп-выборки, что помогает уменьшить переобучение и повысить устойчивость к шуму в данных.
- Снижение ошибки: объединение нескольких моделей уменьшает дисперсию и/или смещение в зависимости от метода ансамблирования.
- Разнообразие моделей: ключевой фактор эффективности ансамбля — некоррелированные ошибки базовых моделей, достигаемые разными алгоритмами, параметрами или подвыборками данных.
- Популярные методы: бэггинг (bagging) для уменьшения дисперсии, бустинг (boosting) для последовательного исправления ошибок и стекинг (stacking) для обучения агрегирующей модели на выходах базовых моделей.
- Управление переобучением: ансамбли часто более устойчивы к переобучению, особенно при использовании методов, повышающих разнообразие и при правильной валидации.
- Гибкость: ансамбли позволяют сочетать разнородные модели и алгоритмы, что делает их применимыми в широком спектре задач и типов данных.
- Операционные издержки: улучшение качества может сопровождаться возрастанием вычислительных и хранилищных требований из‑за необходимости тренировки и хранения множества моделей.
- Интерпретируемость: в целом ансамбли менее интерпретируемы, чем отдельные простые модели; для объяснения поведения ансамблей применяют дополнительные методы интерпретации и оценки важности признаков.
- Типичные сценарии использования: задачи с критичными требованиями к точности (финансовые прогнозы, медицинская диагностика, соревнования по машинному обучению), где прирост качества оправдывает дополнительные ресурсы.
- Метрики и валидация: для оценки ансамблей применяют стандартные метрики (точность, AUC, RMSE и др.) и техники кросс‑валидации, а также изучают устойчивость к шуму и смещению распределений.