アンサンブル学習のほうが、精度は高いんじゃない？
一般的に、アンサンブル学習は単一のモデルよりも高い精度を提供することがあります。これは、アンサンブル学習が複数のモデルを組み合わせて予測を行うことで、個々のモデルの弱点を補い、より強力な予測を実現するからです。
アンサンブル学習の主な利点は以下の通りです：
-
バイアスとバリアンスの低減: アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、個々のモデルのバイアスやバリアンスを低減させることができます。これにより、より安定した予測を得ることができます。
-
過学習の防止: アンサンブル学習は、異なるモデルを組み合わせることで、過学習のリスクを低減させることができます。個々のモデルが異なる特徴を捉えるため、組み合わせることでより汎化性能の高いモデルを構築することができます。
-
精度の向上: 複数のモデルを組み合わせることで、個々のモデルの弱点を補い、より正確な予測を得ることができます。特に、異なるモデルを組み合わせることで、それぞれのモデルの強みを最大限に活用することができます。
ただし、アンサンブル学習を適切に構築するためには、適切なモデルの選択やモデルの組み合わせ方、アンサンブル手法の選択などが重要です。また、計算リソースや時間のコストも考慮する必要があります。したがって、場合によっては単一のモデルでも十分な精度が得られる場合もあります。