情報の重複が生じ、スタッキングの効果が低下するかどうか
情報の重複が生じ、スタッキングの効果が低下するかどうかは、具体的な問題やデータによって異なります。一般的に、元の説明変数とスタッキングで使用される他のモデルの出力が似通っている場合、スタッキングの効果が低下する可能性がありますが、これが精度に直接現れるかどうかは状況によります。
もし、元の説明変数とスタッキングで使用される他のモデルの出力が似通っている場合、スタッキングされたモデルが追加の情報を提供できない可能性が高まります。その結果、スタッキングの効果が低下し、精度が向上しないか、あるいはわずかに向上するかもしれません。
しかし、スタッキングに使用される各モデルが異なる特徴を捉える場合や、スタッキングのメタモデルが元の説明変数と他のモデルの出力を適切に組み合わせることができる場合、情報の重複が精度に直接的な影響を与えることはありません。そのため、この問題はモデルやデータの特性、および実験結果に依存します。
より具体的な評価を行うには、クロスバリデーションやホールドアウト検証などを使用して、スタッキングされたモデルの性能を比較し、情報の重複が精度にどのような影響を与えるかを評価する必要があります。