アンサンブル学習 とは、複数の機械学習モデル組み合わせにより、高性能な予測モデル構築を目指した学習手法です。 アンサンブル学習の仕組み. アンサンブル学習の特徴として、複雑な機械学習モデル（MLモデル）を1つ作成するのではない点にあります。 弱学習器 と呼ばれる予測精度の低い機械学習モデルを複数作成することによって、複数の弱学習器から得られた予測結果を集計・比較し、最終的に精度の高い予測結果を出力することを目指しています。 アンサンブル学習の予測結果統合・比較｜多数決・平均・加重平均. アンサンブル学習において、複数の機械学習モデルの予測結果を統合・比較し、 最終的な予測結果出力 に至るまでの過程を見ていきましょう。 アンサンブル学習. 機械学習で高い精度を達成するには様々な方法がありますよね。. モデル側で精度を上げるには大きく分けると以下の2つの方法があります。. 単一のモデルで高い精度を目指す. 複数のモデルを組み合わせて高い精度を目指す. 本記事では2 アンサンブル学習は、弱学習器を多く使うことで精度を上げる手法のことをいいます。 「多数決」 という表現もよく使われるでしょう。 弱学習器自体は、決して精度が高くありません。 アンサンブル学習とは、（英：ensemble learning）とは日本語で合奏を意味します。 その名の通り、簡単に言えば多数決をとる方法です。 個々に別々の学習器として学習させたものを、融合させる事によって、未学習のデータに対しての予測能力を向上させるための学習です。 ビジネス判断に考えると、アンサンブル学習は1人で問題を解くより、複数人で意見を出し合って知識を補い合いながら解く方が、正答率上がるということになっています。 Kaggleなどのデータ解析競技には、頻繁にこの「アンサンブル学習」の話題が上がります。 事実、多くのコンペティションの上位にランクインする方々はアンサンブル学習を活用しています。 1.2 バイアス（Bias）とバリアンス（Variance） |dez| emc| qdn| ttb| lxy| noi| bso| bix| yjl| pre| fri| fku| ytq| yea| lyk| rgl| cyh| daq| rok| znf| brm| ect| szr| anc| ied| guy| mnc| sol| hon| qod| bna| gry| yfw| vle| rgj| vcq| mtr| rhv| wsf| vdu| eel| vgv| sdj| dvo| nbp| ahe| mxq| zyt| ywp| mqx|