問題 No.750
複数の弱学習器を直列につなぎ、前の学習器が誤分類したデータに重みをつけて次々と学習させることで、精度を向上させる手法はどれか。
【正解の解説】
AdaBoost
AdaBoostは、前の学習器が間違えたデータに重みをかけて重点的に学習させることを繰り返し、複数の学習器を組み合わせることで高い精度を目指す手法です。
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【その他の選択肢の解説】
ランダムフォレスト
ランダムフォレストは、多数の決定木を作り、その予測結果を平均したり多数決をとったりすることで精度を上げるアンサンブル学習の手法です。
サポートベクターマシン
サポートベクターマシンは、データを効率的に分割する境界線を探すことに特化したアルゴリズムです。
k近傍法
k近傍法は、直近のデータを参考にして分類する手法であり、学習器を連結する仕組みではありません。