線形回帰や、リッジ回帰はアンサンブル学習じゃない？
線形回帰やリッジ回帰は、アンサンブル学習とは異なる手法ですが、それぞれのモデルには独自の利点があります。アンサンブル学習は複数のモデルを組み合わせて予測を行う手法であり、個々のモデルよりも優れた性能を提供することがあります。一方で、線形回帰やリッジ回帰は単一のモデルであり、データの特性や問題の性質に応じて適切な選択肢となります。
線形回帰は、データが線形関係を持つ場合やモデルの解釈性が重要な場合に適しています。モデルのパラメータが直線として解釈され、特徴量と目的変数の間の線形関係をモデル化します。
一方、リッジ回帰は、過学習を抑制するためのL2正則化を用いた線形回帰の拡張です。リッジ回帰は、複数の特徴量が存在し、共線性（特徴量間の相関）が高い場合や特徴量の数がデータ点数よりも多い場合に有効です。また、リッジ回帰は外れ値に対してロバストであり、データのノイズに対する影響を軽減します。
これらのモデルは、単一のモデルとして有用であり、アンサンブル学習とは異なるアプローチを提供します。選択肢としては十分に優れていますが、問題やデータによってはアンサンブル学習を検討することも重要です。