AI用語集

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用語

予測区間

将来の予測に対する可能性のある値の範囲で、不確実性の定量的な測定を提供します。モデルアンサンブルは、個々の予測の分布を分析することでこれらの区間を生成します。

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用語

異種アンサンブル

予測の多様性を最大化するために、異なるタイプのアルゴリズム（木、ニューラルネットワーク、SVM）を組み合わせるアンサンブル手法。この異質性により、データ内のパターンのさまざまな側面を捉えることができます。

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用語

同種アンサンブル

Random Forestの決定木のように、同じタイプの基本アルゴリズムで構成されたアンサンブル。アルゴリズムの均一性は実装を容易にし、トレーニングデータの多様性により効率性を維持します。

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用語

多様性尺度

エントロピーや分散など、アンサンブル内のモデルの予測間の不一致を定量化するメトリクス。最適な多様性は、アンサンブル手法の利点を最大化するために重要です。