機械学習 アンサンプル学習

アンサンブル学習

・複数の分類モデルで、クラスを推測し、多数決で最終決定する

・1つ1つの分類器を、弱分類器という

・アンサンプル学習には、「バギング」や「ブースティング」と呼ばれる手法がある

・バギングは、学習用データから、ランダムにデータを抽出して、それぞれ、弱分類器を作成する

・ブースティングは、学習用データの重み付けを変えることで、弱分類器を作成する