アンサンブル学習と似たような考え方の学習なんていうんだっけ？例えば、ナイーブベイスの結果を説明変数として、ランダムフォレストへ渡すような学習のさせ方
あなたが探しているのは「スタッキング (stacking)」という手法です。スタッキングは、複数のモデル（通常は異なる種類のモデル）の予測結果を入力として、より高いレベルのモデルであるメタモデルに渡すアンサンブル学習の手法です。
具体的な手順は以下のようになります：
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最初に、元のデータセットをトレーニングデータとテストデータに分割します。
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トレーニングデータを用いて複数のベースモデルをトレーニングします。この場合、ナイーブベイズモデルを使ってトレーニングします。
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トレーニングデータを各ベースモデルに適合させ、テストデータに対する予測を生成します。
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生成された予測を新しい特徴として使用し、メタモデル（例えば、ランダムフォレスト）をトレーニングします。この場合、ナイーブベイズの予測を説明変数としてランダムフォレストをトレーニングします。
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メタモデルを用いてテストデータの予測を生成します。
スタッキングでは、複数のモデルの予測を組み合わせることで、単一のモデルよりも高い性能を達成することがあります。これは、異なるモデルが異なる側面や特性を捉えるためです。