アンサンブル学習法

アンサンブル学習法

たくさんのモデルを構築し、それら全てを用いて推定性能を向上させることを目的とした方法

統合には各サブモデルの推定値の平均値を計算したり（回帰モデル）、多数決を取ったりする（クラス分類）