アンサンブル学習

アンサンブル学習は、複数の学習器を組み合わせることで予測性能を向上させる機械学習手法です。その主な目的は、多様な学習器を統合することでモデルの汎化能力と安定性を向上させ、過学習のリスクを低減することです。実際の応用では、分類、回帰、特徴選択などの分野で広く使用されており、複雑な問題の解決効率と精度を大幅に向上させています。