アンサンブル学習

アンサンブル学習とは

アンサンブル学習とは、複数の機械学習モデルを組み合わせて、より高性能な予測モデルを構築する手法です。個々のモデルの弱点を補い合い、全体としてよりロバストで正確な予測を実現することを目的としています。特に、AI初心者の方にとっては、アンサンブル学習がどのようにして予測精度を向上させるのか、その基本的な考え方を理解することが重要です。

アンサンブル学習の基本的な考え方

アンサンブル学習は、複数のモデルの結果を統合することで、個々のモデルの誤りを打ち消しあい、より安定した予測を得るという考えに基づいています。たとえば、多数決の原理を想像してみてください。個々の意見が間違っている可能性があっても、多数の意見を総合することで、より正しい判断に近づくことができます。アンサンブル学習では、この多数決の原理を機械学習モデルに応用し、予測精度を向上させます。

アンサンブル学習の代表的な手法

アンサンブル学習には、主にバギング、ブースティング、スタッキングという3つの代表的な手法があります。バギングは、訓練データをランダムに抽出して複数のモデルを学習させ、それらの予測結果を平均化または多数決で統合する手法です。代表的なアルゴリズムとしては、ランダムフォレストがあります。ブースティングは、弱学習器と呼ばれる比較的単純なモデルを逐次的に学習させ、前のモデルの誤りを修正するように次のモデルを学習させる手法です。代表的なアルゴリズムとしては、AdaBoostやGradient Boosting Machine （GBM）があります。スタッキングは、複数の異なるモデルの予測結果を新たな特徴量として、別のモデル（メタ学習器）を学習させる手法です。これにより、各モデルの得意な部分を組み合わせ、より高度な予測が可能になります。