AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
ペースティングアンサンブル
復元抽出なしでランダムな訓練データのサブセット上に複数のモデルを構築し、分散を減らし汎化性能を向上させるアンサンブル学習手法
用語
復元抽出なしサンプリング
選択された各要素が母集団から除去され、ペースティングのようにユニークなサブセットを保証する観測値の選択技術
用語
復元抽出ありサンプリング
観測値が同じサンプル内で複数回選択されることができる方法で、バギングの基本特性
用語
訓練サブセット
アンサンブル学習手法で個々のモデルを構築するために使用される訓練データの一部で、手法に応じて復元抽出のあり・なしに依存する
用語
予測の集約
アンサンブルモデルの個々の予測を組み合わせるプロセスで、通常は多数決（分類）または平均（回帰）によって行われる
用語
モデルの多様性
集約を効果的にするためにアンサンブルモデルが異なる必要がある原則で、多様なデータサブセットによって実現される
用語
ランダム部分空間サンプリング
観測値のサブセットに加えて、ランダムな特徴量のサブセット上でモデルを訓練するバギングの拡張
用語
小規模サンプルペースティング
モデルの多様性を維持しながら訓練を高速化するために、小規模なサブセットを使用するペースティングの変種
用語
モデルの分散
トレーニングデータの変動に対するモデルの感応性。バギングのようなアンサンブル手法が特に低減を目指すものです。
用語
予測の安定性
トレーニングデータのわずかな変動に対して一貫した予測を生成するモデルの能力。アンサンブル手法によって向上します。
用語
並列アンサンブル学習
バギングとペースティングの利点で、異なるデータサブセット上でベースモデルを同時に学習できることを可能にします。
用語
サンプル複雑さ
特定の性能に到達するために必要なサンプル数。効果的なアンサンブル手法によって削減される可能性があります。
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