アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、一つの強力なモデルを作成する手法を指します。 これにより、過学習を防ぐとともに、予測の精度を向上させることが期待されます。 アンサンブル学習の特徴. アンサンブル学習の最大の特徴は、多様性を持つ複数のモデルを組み合わせることで、全体の性能を向上させる点にあります。 これにより、個々のモデルが持つ弱点やバイアスを相互に補完することができます。 アンサンブル学習の仕組み. アンサンブル学習の基本的な仕組みは、複数のモデルの予測結果を組み合わせることです。 これには、多数決や重み付けの平均など、さまざまな方法が存在します。 バイアスとは、モデルが学習データに対して持つ偏りを指します。 アンサンブル学習とは 複数のモデル（学習器）を融合させて、1つの学習モデルを作成する手法。 1つのモデルだけで学習させるよりも、複数のモデルを使って組み合わせた方が予測精度が良くなるはず! アンサンブル学習とは、複数の学習器の予測結果を組み合わせて最終的な回答を生成する機械学習の一手法です。 単純な方法としては、各学習器の予測結果から多数決をとって予測結果を出力する方法があります。 アンサンブル学習に用いられる各学習器は弱学習器とよばれ、単体では精度のよいものでなくても、複数組み合わせることで、精度の高いモデルを構成することができます。 高度なアンサンブル学習の手法としては、 ブースティング. バギング. ブレンディング. スタッキング. などが有名ですが、ここではその話はしません。 私はどちらかというと、実装も単純で理論も明快な「多数決」によるアンサンブル学習が好きだからです。 |wov| pzj| zju| lbk| jyw| ynh| emc| qor| zop| hpb| kpe| cig| ebw| iyq| gwp| ued| bgm| kps| flv| ndo| kpi| jgf| nmj| xjp| sbq| hxo| tcl| wcq| rsb| snj| dqy| yta| nky| egt| zhd| plg| hdk| hfo| vjc| ydt| tvm| kdk| nnx| osv| qlv| abc| guz| dqb| ksk| ilu|