問題 No.994
複数のモデルの予測結果の平均をとるのではなく、各モデルの重み付き投票や別の学習器を用いて最終的な判定を行う手法を【 】と呼ぶ。
【正解の解説】
スタッキング
スタッキングとは、複数の異なるモデルの予測結果を、別の学習モデルに入力して、最終的な結論を導き出すアンサンブル学習の手法のことです。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
バギング
バギングとは、学習データをサンプリングし直して複数のモデルを並行に学習させ、結果を平均化することで精度を高める手法のことです。
ブースティング
ブースティングとは、弱いモデルを逐次的に学習させ、前のモデルの誤りを補正するように次のモデルを訓練していく手法のことです。
次元削減
次元削減とは、特徴量の数を減らしてデータの重要情報を取り出す手法であり、予測の組み合わせ方とは異なる処理です。