良い精度を出すのは単一のモデルよりもアンサンブル学習だよね
アンサンブル学習は、多数のモデルを組み合わせることで、単一のモデルよりも優れた精度を提供することがあります。アンサンブル学習の主な利点は、異なるモデルの弱点を補うことにより、より頑健で汎化性能の高いモデルを構築できることです。アンサンブル学習の代表的な手法には、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、バギングなどがあります。
一方で、線形回帰やリッジ回帰などの単一のモデルも、適切な前処理やハイパーパラメータの調整を行うことで、高い精度を達成することができます。特に、データが線形関係を持つ場合やモデルの解釈性が重要な場合には、単一のモデルが有用です。
したがって、問題の性質やデータの特性に応じて、アンサンブル学習や単一のモデルを選択する必要があります。アンサンブル学習は高い精度を提供する可能性がありますが、複雑さや計算コストが増加することも考慮する必要があります。