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バギング

バギング

バギングとはブートストラップサンプリングを使って、複数の識別器を学習し、それらの多数決をとる手法です。

ランダムフォレストは決定木を用い、通常のバギングに加えて、各識別器で使用する特徴量がランダムに選択される手法です。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 機械学習では、精度の高いモデルを作る工夫として、個々に学習させた複数のモデルを融合させる手法が用いられている。例えば決定木を用いるとき、ランダムフォレストは(ア)である。これはブートストラップを用いて作ったデータセットを用いて複数の学習器を並列に学習する。
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    バギングとはブートストラップサンプリングを使って、複数の識別器を学習し、それらの多数決をとる手法です。ランダムフォレストは決定木を用い、通常のバギングに加えて、各識別器で使用する特徴量がランダムに選択される手法です。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-1 P125-126) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P99-100)

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