アンサンブル予測

バギング（ブートストラップ集約）

トレーニングデータのブートストラップサブセットで複数のモデルを学習し、多数決投票または平均によってそれらの予測を組み合わせるアンサンブル手法。この方法は分散を減少させ、最終モデルの堅牢性を向上させる。

← 戻る