Pythonのsklearnメソッド ensemble
scikit-learn（sklearn）のensembleモジュールは、アンサンブル学習方法を実装するためのクラスや関数を提供します。アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、単一のモデルよりも優れた性能を達成しようとする手法です。以下は、ensembleモジュールで提供される主要なクラスと関数の一部です：
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RandomForestClassifierおよびRandomForestRegressor: ランダムフォレストは、複数の決定木モデルを組み合わせてクラス分類および回帰を行うアンサンブル学習アルゴリズムです。ランダムフォレストは特に特徴量の選択やデータのノイズに対してロバストであり、汎化性能が高いことで知られています。
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GradientBoostingClassifierおよびGradientBoostingRegressor: 勾配ブースティングは、弱学習器（通常は決定木）を順番にトレーニングし、前のモデルの誤差を修正していく手法です。勾配ブースティングは強力なアンサンブル学習アルゴリズムであり、高い予測性能を提供します。
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AdaBoostClassifierおよびAdaBoostRegressor: AdaBoostは、弱学習器をトレーニングし、各インスタンスの重みを調整して、誤分類されたサンプルに重点を置く方法です。AdaBoostは、クラス分類と回帰の両方に使用できます。
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BaggingClassifierおよびBaggingRegressor: バギング（Bootstrap Aggregating）は、ランダムサンプリングを使用して複数のモデルをトレーニングし、それらのモデルの結果を平均化または多数決で組み合わせる方法です。Random Forestはバギングの一種です。
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VotingClassifierおよびVotingRegressor: 投票アンサンブルは、異なるモデルの予測を組み合わせて最終的な予測を行う方法です。多数決または重み付き多数決に基づいて、最も確信度の高い予測を行います。
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StackingClassifierおよびStackingRegressor: スタッキング（Stacking）は、異なるモデルの予測を取り入れて、新しいメタモデルをトレーニングする方法です。スタッキングにより、複数のモデルを組み合わせて性能を向上させることができます。
これらのアンサンブル学習アルゴリズムは、単一のモデルよりも優れた性能を達成するために使用され、さまざまな機械学習タスクに適しています。データセットや問題に応じて、最適なアンサンブル学習方法を選択し、モデルの性能を向上させるために使用できます。