アンサンブル学習でなくても、モデルというんだね
はい、そうです。機械学習において、「モデル」という用語は、特定のデータセットから学習された規則や関数のことを指します。この規則や関数は、新しいデータに対する予測や判断を行うために使用されます。
機械学習のモデルには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などさまざまな種類があります。それぞれのモデルは、与えられた問題のタイプや目標に応じて選択されます。たとえば、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどがモデルの例です。
したがって、アンサンブル学習でなくても、単一のモデルであっても、それがデータから学習された規則や関数を表す場合には「モデル」と呼ばれます。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の一つであり、それ自体が単一のモデルではありません。