ハイブリッドアンサンブルメソッド

ランダムサブスペースアンサンブル

各ベースモデルが特徴量のランダムな部分集合で学習されるアンサンブル手法で、バギングと特徴選択を組み合わせる。この技術はモデルの多様性を向上させ、次元を削減し、高次元データに特に効果的。

← 戻る