問題番号: No.1191 (しっかりモード)

不均衡なデータセットや識別が難しい複雑な境界を持つデータに対して、単一の強力な予測モデルを一度に構築するのではなく、正解率が半分をわずかに上回る程度の軽量なモデルを複数用意し、前のモデルが間違えたデータに対して順次大きな重みを与えて直列に学習を進めるアンサンブル学習手法はどれか。