アンサンブル学習
アンサンブルがくしゅう（人工知能と機械学習）
意味 複数モデルを組み合わせる
アンサンブル学習とは？
アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、より精度の高い予測を行う手法です。各モデルの長所を活かし、短所を補い合うことで、単一モデルよりも優れた性能を発揮します。金融分野では、リスク評価や市場予測に活用されます。
アンサンブル学習の具体的な使い方
「この信用スコアリングシステムは、アンサンブル学習で複数のモデルの予測を組み合わせているんだ。」金融機関での信用評価システムの仕組みを説明しています。複数の予測モデルを組み合わせることで、より正確な顧客の信用度評価を行う過程を表現しています。
アンサンブル学習に関するよくある質問
Q.アンサンブル学習の種類は？
A.主な種類には、バギング（ランダムフォレストなど）、ブースティング（勾配ブースティングなど）、スタッキングがあります。金融モデルでは、これらを組み合わせて予測精度を向上させることが一般的です。
Q.単一モデルとの違いは？
A.アンサンブル学習は複数モデルの予測を組み合わせるため、単一モデルよりも一般的に高精度で頑健な予測が可能です。ただし、解釈性が低下し、計算コストが増加するというトレードオフがあります。
Q.過学習のリスクは？
A.アンサンブル学習は過学習に強いとされますが、完全に回避できるわけではありません。特に、個々のモデルが複雑すぎたり、アンサンブルに含めるモデル数が多すぎると過学習のリスクが高まります。適切な検証と正則化が重要です。
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