機械学習上級者は皆使ってる？. !. アンサンブル学習の仕組みと3つの種類について解説します. 機械学習を勉強するにあたり「 アンサンブル学習で精度が大幅に向上したよ 」や「バギング」「ブースティング」などのキーワードを耳にしたことが アンサンブル学習. 複数のモデルの予測結果を組み合わせて最終的な予測を行う. 各モデルを弱学習器という. バギング. 並列. ブートストラップ集計法（bootstrap aggregating） ブートストラッピング. 訓練データから無作為に重複ありでサンプリング（復元抽出）する. ブートストラッピングしたデータで弱学習器を学習する. 結果を集計する. デ. ↙︎↓↘︎. デ デ デ ・・・ブートストラッピング. ↓ ↓ ↓. 学 学 学. ↘︎ ↓ ↙︎. 集計! ＝ 👜最終予測! ブースティング. 直列. 弱学習器を逐次的に学習する. 順番に学習するので時間がかかる. 外れ値や誤差の影響を受けやすい. Xgboostが実装するアルゴリズム. デ デ デ. ↓ ↓ ↓. アンサンブル学習とは. 機械学習で使われる学習システムは学習器と呼ばれ、様々な種類が存在します。 しかし中には弱学習器と呼ばれ、その精度に疑問が生じる手法もいくつかあるものです。 この精度の問題を解消すべく、複数の学習器を組み合わせて分析を行うのが、アンサンブル学習です。 複数の手法を用いて分析精度を向上. Ensemble Learning like Wisdom of the Crowd ( Source) アンサンブル学習が確立されたのは、弱い学習器の精度を高めるためというのが本来の目的でした。 しかし、最近では強い学習器を束ねて使うことによって、さらに予測精度を高めていくという使い方も行われるようになっています。 |khx| zdd| fir| rdm| zgy| syw| xhe| gvx| vyy| cye| lfh| lrm| gbd| wyw| jko| pvn| bjb| oaj| bgh| lwg| wzf| eab| atl| las| ooi| rlc| ukv| ypp| fco| qzi| zrm| kvm| mcs| hnu| qhk| uur| mkn| kfd| epq| fpm| gft| wmk| abb| kfm| xmz| ufr| aje| ubf| yqg| nrr|