ブートストラップ検証

バギング

異なるブートストラップサンプルで複数のモデルを学習し、多数決投票または平均化によってそれらの予測を組み合わせるアンサンブル手法。バギングは、決定木のような不安定なアルゴリズムに対して特に効果的であり、分散を減少させ予測の安定性を向上させる。

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