AI用語集

人工知能の完全辞典

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用語

回帰のための集約技術で、すべてのモデルの数値予測を平均して最終予測を取得します。

異なるブートストラップサンプルで訓練され、最終のバギングモデルを形成するために組み合わされる個々のモデル（弱学習器または強学習器）。

訓練データの小さな変化で予測が大幅に変化するアルゴリズムの特性で、バギングの使用を正当化します。

複数のベースモデルに影響を分散させることで、外れ値の影響を低減するバギングの特性。

バギングで各訓練サブセットを作成するために抽出されるサンプルの割合（通常は復元抽出で100%）を決定するパラメータ。

訓練するベースモデルの数を指定するバギングの重要なハイパーパラメータで、パフォーマンスと計算時間に直接影響します。

各ブートストラップで抽出されるサンプルの割合を制御するパラメータで、バギングにおけるバイアス-分散のトレードオフを調整できます。

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