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アンサンブル学習

アンサンブル学習

アンサンブル学習とは複数のモデルをそれぞれ個別に学習させ、それらの出力の平均を予測値とする方法です。

この手法ではモデル一つ一つの精度は高くなくても複数の出力を平均することで精度を上げることができます。

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(ア)という手法が用いられている。
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    機械学習で複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させる手法のことをアンサンブル学習といい、バギング、ブースティングなどの種類があります。バギングは複数の異なるモデルを同時に学習させてその結果を統合させるのに対し、ブースティングはモデルを順番に学習させ、前のモデルの予測結果をフィードバックしながら学習します。 (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)

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