スタッキング以外のモデルはなんという？
スタッキング以外のアンサンブル学習の手法としては、いくつかあります。その中で最も一般的なものは以下の通りです：
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バギング (Bagging): バギングは、ブートストラップ法を用いて複数のブートストラップ標本を作成し、それらの標本を用いて複数のモデルを独立にトレーニングする手法です。それらのモデルの予測を平均化することで最終的な予測を行います。ランダムフォレストはバギングの一種であり、複数の決定木を用いてアンサンブル学習を行います。
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ブースティング (Boosting): ブースティングは、弱い学習器（例えば、浅い決定木）を組み合わせて、強力な学習器を構築する手法です。各学習器は前の学習器の誤りに焦点を当て、その誤りを修正するようにトレーニングされます。代表的なブースティングの手法には、AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoost、LightGBMなどがあります。
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スタッキング (Stacking): すでに説明しましたが、スタッキングは複数のモデルの予測結果を入力として、より高いレベルのメタモデルをトレーニングする手法です。
これらのアンサンブル学習手法は、それぞれ異なるアプローチを持ち、異なるタイプの問題に適しています。適切な手法を選択するためには、データの性質や目標に応じて評価する必要があります。