アンサンブル

アンサンブル学習は、複数のモデルの出力を組み合わせることで予測精度と頑健性を向上させる機械学習技術です。

スタッキングアンサンブル技術

1. 分類アンサンブル - 投票技術（ハード投票とソフト投票）を使用して、複数の他のモデルの予測を組み合わせる分類モデルです。ハード投票では、すべてのモデルの中で最も多くの票を得たクラスが結果として選択されます。一方、ソフト投票ではすべてのベースモデルによる各クラス予測の確率を取得し、最も高い平均確率を持つクラスが最終予測として選択されます。
2. 回帰アンサンブル - 加重平均と非加重平均の平均化技術を使用して、複数の他のモデルの予測を組み合わせる回帰モデルです。
3. スタッキング分類 - 複数のベース分類器（またはモデル）の予測を組み合わせて、より強力で頑健なメタ分類器を作成するアンサンブル学習分類器です。これは、補完的な強みと弱みを持つ複数の多様な分類器がある場合に特に有用です。
4. スタッキング回帰 - 複数のベース回帰器（またはモデル）の予測を組み合わせて、より強力で頑健なメタ回帰器を作成するアンサンブル学習回帰器です。これは、補完的な強みと弱みを持つ複数の多様な回帰器がある場合に特に有用です。