AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
分位数回帰フォレスト
ランダムフォレストの拡張であり、目的変数の条件付き分布全体を推定し、平均だけでなく任意の分位数を予測することを可能にします。
用語
アンサンブルフォレスト
複数の予測モデル（通常は決定木）を構築し、その予測を組み合わせることで堅牢性と精度を向上させる学習方法です。
用語
条件付き分位数
予測変数の特定の値セットが与えられた場合の目的変数の分布の分位数で、分布全体の分位数ではありません。
用語
条件付き分布
入力変数の観測値によって条件付けられた目的変数の確率分布で、予測の不確実性を捉えます。
用語
分位数回帰
応答変数の条件付き分位数を推定する統計的回帰方法で、単純な最小二乗回帰よりも変数間の関係をより完全に示します。
用語
分位数損失関数
分位数回帰で使用される非対称な損失関数で、目的分位数に応じて過大評価と過小評価を異なる方法でペナルティを課します。
用語
アンサンブル学習法
複数の基本モデルを組み合わせて最適な予測を生成する機械学習技術で、通常、個々のモデルよりも正確で堅牢です。
用語
分位数値
観測グループ内の与えられたパーセンテージの観測値がその下に位置する値で、確率分布を等しいサイズの区間に分割するために使用されます。
用語
アンサンブル予測
複数のベースモデルからの予測を平均値の計算や多数決投票などの方法で集約することによって得られる、アンサンブルモデルの最終的な結果。
用語
経験累積分布関数
確率分布の累積分布関数の推定値。データサンプルから計算され、特定の値以下の観測値の割合を数えることによって得られる。
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