問題 No.418
ブースティング（Boosting）の最大の特徴として、適切なものはどれか。
【正解の解説】
誤分類に注目して逐次的にモデルを強化し、アンサンブル学習全体の精度を高める
正解です。ブースティングは、前のモデルが間違えたデータに重きを置いて次のモデルを作ることで、逐次的に全体の弱点を補い、精度を向上させる手法です。
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【その他の選択肢の解説】
全てのモデルを完全に独立に学習させ、後で平均を取る
誤りです。これはランダムフォレストなどの「バギング」に近い手法の説明です。
モデルの構築後に、どのモデルが優秀かを選別する手法である
誤りです。モデルを選択する手法ではなく、複数のモデルを段階的に連携させて強固なモデルを作る手法です。
ランダムにデータを抽出し、重複を許可して学習する
誤りです。これはバギングの特徴であり、ブースティングは前の結果を反映させた抽出を行います。