ランダムフォレストとブースティング系を組み合わせたアンサンブル学習で、多クラス分類はできる？
はい、ランダムフォレストとブースティング系を組み合わせたアンサンブル学習は、多クラス分類にも適用することができます。具体的には、複数のランダムフォレストモデルと複数のブースティングモデルをトレーニングし、その予測を組み合わせることで、より強力な多クラス分類モデルを構築することが可能です。
アンサンブル学習では、異なるアルゴリズムやモデルを組み合わせることで、それぞれのモデルの弱点を補い、全体として性能を向上させることが目的です。ランダムフォレストはバギングに基づくアンサンブル手法であり、ブースティング系のアルゴリズムは個々のモデルの誤りに焦点を当てて学習する手法です。これらを組み合わせることで、互いの長所を活かした強力な多クラス分類器を構築することができます。
具体的な実装では、複数のランダムフォレストモデルと複数のブースティングモデルをトレーニングし、その予測を組み合わせる方法が取られます。例えば、それぞれのモデルの予測を平均化する方法や、それぞれのモデルの予測に重み付けをして組み合わせる方法などが考えられます。