AI用語集

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用語

特徴量ランダム性

各決定木における予測変数の選択にランダム性を導入し、アンサンブルモデル間の相関を低減させること。

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用語

バギング推定器

バギングを適用して得られる複合モデルで、投票または平均によって複数の基本推定器の予測を組み合わせる。

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用語

ブートストラップサンプルサイズ

各ブートストラップサンプル内の観測数。多様性を最大化するために、通常は元のトレーニングセットのサイズと等しく設定される。

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用語

並列学習

バギングの基本モデルを独立して同時に学習させる能力で、計算上の大幅な利点を提供する。

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用語

モデル多様性

基本モデルの予測間の非類似度の測定。バギングの効率性にとって不可欠で、ブートストラップサンプリングによって得られる。

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用語

ブートストラップ分布

複数のブートストラップサンプルで計算された統計量の経験的分布。予測の不確実性を推定するために使用される。

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用語

バギング分類器

分類問題向けのバギングの特定の実装で、通常は過半数投票を使用して予測を組み合わせる。

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用語

バギング回帰器

回帰問題に適応させたバギングのバージョンで、基本モデルの平均または中央値によって予測を組み合わせる。