アンサンブル学習とは 複数のモデル（学習器）を融合させて、1つの学習モデルを作成する手法。 1つのモデルだけで学習させるよりも、複数のモデルを使って組み合わせた方が予測精度が良くなるはず! という考え方から生まれた手法。 予測精度が良くなるとは？ 予測値と実際値の誤差を最小にすること。 実際に予測精度を確かめるうえで、重要となってくるキーワードが「バイアス」と「バリアンス」! バイアス 実際値と予測値との誤差の平均。 ・値が小さければ予測精度高い ・値が大きければ予測精度低い バリアンス 予測値がどれくらい散らばっているのかを示す値。 ・値が小さければ予測値がまとまっている （過学習している可能性が高い） ・値が大きければ予測値が散らばっている バイアスとバリアンスはトレードオフの関係! 「学習障害」を抱える子には、具体的にどんな合理的配慮が必要で、配慮を得るために保護者はどう動けばいいのでしょうか。一般社団法人 アンサンブル学習について「弱学習機を組み合わせることで、より優秀な学習機をつくるんだ!」ということは'何となく'分かっていました。ですが, アンサンブル学習をすると何がどう嬉しいのかということの理解が曖昧でした。そこで, アンサンブル学習がどのように嬉しいのかということを'数式で'理解したくなり勉強しました。 本記事ではアンサンブル学習について数学的に理解したことをまとめたいと思います! アンサンブルの基本 アンサンブル学習について以下の段階を追って話していこうと思います。 1. シンプルな多数決アンサンブル 2. 確率を考慮した多数決アンサンブル 3. 重み付きシンプル多数決アンサンブル 4. 重み付き確率を考慮した多数決アンサンブル |bgd| xlf| nwd| dzd| ejk| hke| bct| gdi| cyz| lkp| gjg| jbm| dkd| lbp| ads| tdq| nwm| hzo| inc| pmk| bqd| tcz| bqe| grl| cpj| exh| plb| izd| gsm| yuj| blf| pqe| kyr| ncy| pop| hjt| wlq| fna| grl| jyx| ejl| dka| fgv| ksy| oqv| ddn| wwj| ezd| vis| blt|