배깅(bagging, bootstrap aggregating)

개념

  • 배깅(bagging)은 bootstrap aggregation으로서, 주어진 데이터에 대해 여러 개의 bootstrap 자료를 생성하고 각 bootstrap 자료를 모델링 한 후 결함하여 최종의 예측 모형을 산출하는 방법
  • 주어진 데이터(training set)에서 랜덤하게 subset을 N번 sampling 해서(observations과 features들을 random하게 sampling) N개의 예측모형을 만들어 개별 예측모형이 voding 하는 방식으로 예측결과를 결정(Low Bias는 유지하고 High Variance는 줄이는 방법)
  • bootstrap 자료 : 단순 복원 임의 추출법(random sampling)을 통해 원자료(raw data)로 부터 크기가 동일한 여러 개의 표본 자료

예측변수 결합방법

  • 목표변수가 연속형일 때 평균(average)
  • 목표변수가 범주형일 때 투표(majority vote)

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USArrests(1973년 미국 50개주 십만명당 강력범죄수)

# 4개 변수간 산점도 > library(datasets) > data("USArrests") > pairs(USArrests, panel=panel.smooth, main="USArrests data")     # 주성분 분석실시 > US.prin <- princomp(USArrests, cor=TRUE)     # 주성분 분석결과 요약 > summary(US.prin) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Standard deviation 1.5748783 0.9948694 0.5971291 0.41644938 Proportion of Variance 0.6200604 0.2474413 0.0891408 0.04335752 Cumulative Proportion 0.6200604 0.8675017 0.9566425 1.00000000     # Murder, Assault, UrbanPop, Rape 4개 변수의 주성분 Comp.1~Comp.4에 대한 기여도 > loadings(US.prin) Loadings: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Murder -0.536 0.418 -0.341 0.649 Assault -0.583 0.188 -0.268 -0.743 UrbanPop -0.278 -0.873 -0.378 0.134 Rape -0.543 -0.167 0.818 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 SS loadings 1.00 1.00 1.00 1.00 Proportion Var 0.25 0.25 0.25 0.25 Cumulative Var 0.25 0
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