問題 No.1082
決定木において、単一の木では過学習しやすいという弱点を克服するため、データを重複ありで抽出（ブートストラップサンプリング）して複数の木を並列に学習させる手法を【 】と呼ぶ。
【正解の解説】
バギング
バギングは、データをバラバラに選んで（ブートストラップサンプリング）複数の木を作り、最後にみんなの意見を平均化することで、予測の偏りを抑える手法です。
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【その他の選択肢の解説】
ブースティング
ブースティングは、間違えた問題を重点的に学習させる木を順番に作っていく手法であり、バギングとは作り方が異なります。
スタッキング
スタッキングは、複数のモデルの予測結果を、別のモデルの入力として統合して最終的な予測を出す手法です。
勾配降下法
勾配降下法は、誤差を減らすためにAIのパラメータを少しずつ調整する、学習の仕組みそのものを指す言葉です。