人工知能の完全辞典
平均化、多数決、重み付けなど、複数のモデルの予測を1つの最終予測に結合する戦略。
ベースモデルが独立して同時にトレーニングされるアンサンブル学習の一種で、バギングの主な特徴。
各モデルの特徴の部分空間をランダムに選択する技術で、多様性を高め、過学習のリスクを低減します。