アンサンブル学習

アンサンブルブートストラップ

復元抽出法を用いて多様なトレーニングデータセットを作成する方法で、異なるサブセット上で複数のモデルをトレーニングし、予測の変動性を捉えることができます。モデルベースRLにおける不確実性推定に特に効果的です。

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