予測(回帰)以外に、分類でアンサンブル学習はできる？二値分類と、多クラス分類
はい、アンサンブル学習は分類タスクにおいても非常に有用です。分類タスクにおけるアンサンブル学習の主な手法には、以下のようなものがあります：
- バギング（Bagging）: バギングは、ブートストラップ標本を用いて複数のモデルをトレーニングし、それらの予測の平均または多数決を取ることで、分類問題を解決します。代表的なアルゴリズムとしては、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、複数の弱学習器を組み合わせて強力なモデルを構築する手法です。個々のモデルは前のモデルの誤りに焦点を当ててトレーニングされます。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、複数の異なる学習アルゴリズムを使用して複数のモデルをトレーニングし、それらの予測をメタモデルに入力して最終的な予測を行います。
これらの手法は、二値分類や多クラス分類などの分類問題に広く適用されます。各手法は異なるアプローチを取りますが、共通して複数のモデルを組み合わせることで性能を向上させることができます。