アンサンブル学習

アンサンブル学習とは、複数の機械学習モデルを組み合わせて、単独のモデルよりも精度の高い予測を作る手法です。

それぞれのモデルが違う得意・不得意を持っていれば、組み合わせることで弱点を補い合えます。多数決や平均、重み付け和などで予測をまとめます。

バギング・ブースティング・スタッキングなどの種類があり、現実のコンペや業務でも極めて強力な手法群です。