AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
情報漏洩
スタッキングにおけるリスクで、メタモデルがベースモデルと同じデータで訓練され、ブレンディングがホールドアウト検証で回避しようとする過学習を引き起こす。
用語
予測の重み付け
ブレンディングにおける技術で、メタモデルがベースモデルの予測を組み合わせるための最適な重みを学習する。しばしば単純な線形回帰を通じて行われる。
用語
ホールドアウトの層別化
ブレンディングにおける層別化されたホールドアウト検証セットの分割で、クラス分布が維持されることを保証する。不均衡な分類問題において不可欠。
用語
多レベルブレンディング
ブレンディングの拡張で、最初のメタモデルの予測が2番目のメタモデルの入力となり、予測組み合わせの階層を形成する。
用語
クロスブレンディング
ブレンディングの変形で、複数のホールドアウト分割を使用し、対応するメタモデルの予測を平均化することで、特定のホールドアウト選択に伴う分散を低減する。
用語
予測の較正
ブレンディングにおけるステップで、ベースモデルの出力確率がメタモデルに提供される前に再較正され、予測スケールの一貫性を確保する。
用語
確率的ブレンディング
ホールドアウト検証セットが複数回ランダムに選択されるアプローチで、複数のメタモデルを訓練し、その後それらの予測を平均化する。
用語
時系列ブレンディング
時系列データへのブレンディングの応用で、ホールドアウトが時系列順を尊重し、最近の期間を使用して過去の予測でメタモデルを訓練する。
用語
ホールドアウト比の最適化
ブレンディングにおけるホールドアウト検証用に確保するデータの最適な割合を決定するプロセスで、ベースモデルとメタモデルの学習品質のバランスを取る。
用語
適応的ブレンディング
メタモデルがデータの異なるセグメントにおける各ベースモデルの観測された性能に基づいて、予測の組み合わせを動的に調整する手法。
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