アンサンブルモデルを使用した効果的なデータ分析手法
バギング (Bagging): バギングは、複数の予測モデルを独立に学習し、それぞれの予測結果を組み合わせる手法です。たとえば、ランダムフォレストはバギングの一種です。異なる特徴量の組み合わせやサンプリング手法を使用して複数の予測モデルを作成し、最終的な予測結果を得ることができます。>>More
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Pythonを使用したアンサンブルモデルの構築と分析
まず、アンサンブルモデルの一つであるバギング（Bagging）について説明します。バギングは、データセットからランダムにサンプリングを行い、それぞれのサンプルを使って複数の個別のモデルを学習します。これにより、異なるモデルのバリエーションを得ることができます。以下は、バギングの例です。>>More