アンサンブル学習

定義

複数の学習器（モデル）を組み合わせて、単一のモデルより優れた予測を行う手法の総称。バギング、ブースティング、ランダムフォレストなどが代表例。多様性のある複数の弱学習器を組み合わせることで、バイアスや分散を削減できる。