アンサンブル学習にはいくつかの主要な種類
アンサンブル学習にはいくつかの主要な種類があります。以下はその一部です：
- バギング (Bagging):
- バギングは、ブートストラップ標本を使用して複数のモデルをトレーニングし、それらのモデルの予測を平均化する方法です。
- 代表的なアルゴリズムには、ランダムフォレストがあります。
- ブースティング (Boosting):
- ブースティングは、前のモデルの誤差に焦点を当て、その誤差を補正するように新しいモデルを訓練する方法です。
- 代表的なアルゴリズムには、AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoost、LightGBMなどがあります。
- スタッキング (Stacking):
- スタッキングは、複数の異なるモデルを使用して予測を生成し、それらの予測を入力として、メタモデル（メタアルゴリズム）を訓練する方法です。
- 異なる種類のモデルを組み合わせて最適な性能を発揮することができます。
- ブレンディング (Blending):
- ブレンディングは、トレーニングデータを二つのセットに分割し、それぞれのセットで異なるモデルを訓練し、最終的な予測を生成する方法です。
- ブレンディングでは、モデルの予測を単純な方法で組み合わせることが一般的です。
これらはアンサンブル学習の一般的な種類ですが、その他にもさまざまな派生や改良が存在します。選択するアルゴリズムは、データの特性や問題の性質によって異なります。