アンサンブル

問題

アンサンブル学習では、複数のモデルの予測を組み合わせて性能や安定性を高めることがある。

正解: ○

解説

アンサンブルは、複数モデルの多数決や平均を使うことで、単一モデルより頑健な予測を目指します。バギング、ブースティング、スタッキングなどがあります。