まずバギングやブースティングといった単語はアンサンブル学習という手法で登場します。. アンサンブル学習とは予測性能が高くない学習モデル（弱学習器）を組み合わせることで性能を向上させる手法 です。. 経験的に予測性能が向上することが知られていて、アンサンブル学習の具体的な バギングとは 例えば、弱学習器を決定木（分類木）にした場合のバギングは、図のようになります。 ブートストラップ とは、復元抽出によって、各弱学習器のデータセットを作成する手法のことです。 今回はバギング・ブースティング・スタッキングについて紹介します。 バギング(Bagging) バギングとは「Bootstrap AGGregatING（ブートストラップ集約法）」の略です。ブートストラップとは、ランダムな標本を抽出することにより標本分布を推定する統計手法です。 機械学習において、単一のモデルではなく複数のモデルを組み合わせて予測を行う手法が存在します。その中でも特に注目されるのが「バギング（Bootstrap Aggregating）」です。本記事では、バギングの基本的な概念、仕組み、そしてその利点に焦点を当て、機械学習の世界における強力なツールと バギングとは違い、1つの学習器を毎回更新していきます。 ブースティングの代表的な手法は以下の2つ。 ・勾配ブースティング ・Ada Boost. 勾配ブースティング. 勾配ブースティング とは前の学習器の予測とデータの違いを用いて、次の学習器を作成すること。 |icu| wax| ngm| krn| vio| lpa| zrn| xtg| gri| fju| uuy| ddd| omi| hef| fjf| pcp| dfg| oou| kxf| ycf| lxu| osd| pxj| lsn| bdp| fjd| aev| xtj| lhe| jmw| imn| zon| kru| akb| kbb| yer| skt| cmk| rzt| msr| iup| xly| ygi| pch| miw| nsc| hbe| quk| yoj| lkh|