AI用語集

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用語

レベル0学習器 (Level-0 Learner)

スタッキングにおける基本モデルで、メタモデルによる統合前にデータに対して初期予測を行います。

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用語

レベル1学習器 (Level-1 Learner)

メタモデルの同義語で、スタッキングの第2学習器として、レベル0学習器の予測を入力として最終予測を生成します。

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用語

フィーチャースタッキング (Feature Stacking)

基本モデルの予測を元の特徴量と連結してメタモデルの入力セットを形成する手法で、情報を豊かにします。

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用語

データ漏洩 (Data Leakage)

スタッキングにおける重大な問題。訓練データに対する予測が同じデータで既に学習されたモデルによって生成される場合、性能が過大評価される原因となります。

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用語

クロス検証付きスタッキング (Stacked Cross-Validation)

スタッキングアーキテクチャを訓練するための厳密な手順で、基本モデルの訓練とメタモデルの予測生成の両方にクロス検証を統合します。

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用語

異種モデル (Heterogeneous Models)

スタッキングの基本原則で、異なる性質のモデル（例：決定木、SVM、回帰）を組み合わせてデータ内の様々なパターンを捉えます。

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用語

カスケード訓練 (Cascade Training)

スタッキングのための訓練戦略で、基本モデルが逐次的に訓練され、各新しいモデルは以前のモデルの予測を追加特徴量として使用できます。