問題 No.1355
機械学習のアンサンブル学習手法であるランダムフォレストは、多数の決定木を組み合わせて多数決や平均により予測を行う。各決定木を学習させる際、元のデータセットから重複を許してランダムにサンプルを抽出する統計学的手法が用いられるが、この手法の名称はどれか。
【正解の解説】
ブートストラップサンプリング
ブートストラップサンプリングは、元のデータセットから、同じデータを何度選んでも良いというルール（重複を許す）でランダムに抽出する手法です。これにより、決定木ごとに少しずつ異なるデータで学習させ、多様性を生み出しています。
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【その他の選択肢の解説】
層化抽出法
層化抽出法は、集団をあらかじめグループ分けしてから各グループからバランスよく抽出する手法です。データセットの偏りを防ぐために使われますが、決定木のアンサンブルに使われる手法とは異なります。
クロスバリデーション
クロスバリデーション（交差検証）は、データを分割してモデルの性能を評価するための手法です。学習そのものの手法ではなく、学習がうまくいっているか確認するための手順です。
ディリクレ配置
ディリクレ配置は、トピックモデル（LDAなど）などで使われる確率分布の一つです。決定木を作るためのデータ抽出の手法ではありません。