アンサンブル学習

ディープアンサンブルは、複数のモデルを組み合わせて予測精度と堅牢性を向上させる機械学習手法を指します。

アンサンブル多様性は、アンサンブル学習法におけるモデルの多様性を指し、その全体的な性能と堅牢性に影響します。

多数決は、最も票を集めた選択肢が勝つ意思決定プロセスです。

スナップショットアンサンブルは、異なる時期に訓練された複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させる手法です。

スタッキングは、複数のモデルを組み合わせて予測精度を向上させる機械学習のアンサンブル手法です。