ベースモデルってなに
ベースモデル（base model）は、スタッキング（stacking）やアンサンブル学習（ensemble learning）において、最初に適用される個々の基本的な予測モデルのことです。スタッキングでは、複数の異なるモデル（たとえば、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ、K近傍法など）がベースモデルとして使用されることが一般的です。
ベースモデルは、通常、次のような特徴を持ちます：
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単純さ: ベースモデルは単純なモデルであることが好まれます。単純なモデルは、ノイズに強く、過学習を抑制しやすい傾向があります。
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多様性: ベースモデルは異なる種類のモデルや異なるモデルアーキテクチャを使用することが推奨されます。これにより、異なる観点からデータを捉えることができ、アンサンブルの性能向上が期待されます。
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弱点の補完: 各ベースモデルは、データセットの異なる側面や特性に対処するため、個別の弱点を補完することが期待されます。アンサンブルにおいては、個々のモデルの強みを活かして全体の性能を向上させることが重要です。
例えば、ベースモデルとしては、決定木、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、K近傍法などが一般的に使用されます。これらのモデルは、それぞれ異なる特性や弱点を持っており、組み合わせることでアンサンブルの性能向上が期待できます。