二値分類でおすすめのアンサンブル学習ある？
はい、二値分類のためのアンサンブル学習の中でも特に有名な手法として以下のものがあります：
- Gradient Boosting Machine (GBM): GBMは、勾配ブースティングを用いて複数の決定木を組み合わせる手法です。この手法は、弱学習器を順番に学習し、前の学習器の誤りを次の学習器が修正するように学習を進めます。代表的なアルゴリズムとしてXGBoostやLightGBMがあります。
- AdaBoost (Adaptive Boosting): AdaBoostは、弱学習器（通常は決定木）を順番に学習し、前の学習器で誤分類されたサンプルに重みを付けて次の学習器を学習する手法です。これにより、より多くの注意を必要とするサンプルに焦点を当てることができます。
- Random Forest: Random Forestは、複数の決定木を学習し、各木の予測結果の多数決を取ることで最終的な予測を行う手法です。ランダムフォレストは単一の決定木よりも過学習しにくく、さまざまな種類のデータに対して高い汎化性能を発揮します。
これらのアンサンブル学習手法は、単一のモデルよりもより強力な予測性能を提供することがあります。データの特性や問題の要件に応じて、最適なアンサンブル学習手法を選択することが重要です。