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アンサンブル学習

アンサンブル学習

アンサンブル学習は複数の学習器を用いてよりよい予測を得ようとする手法です。

この学習法では大抵の場合は多数決で決めることが多く、1~100などの数字で出力される場合は平均値で決定されることもあります。特徴としては一つ一つの学習器の精度が低くてもある程度高い精度で予測することが可能であるということが挙げられます。

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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