統計学：アンサンブル学習とは何ですか？

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Answer
アンサンブル学習（Ensemble
learning）とは、複数のモデルを組み合わせて予測を行う機械学習手法のことです。複数のモデルを用いることで、単一のモデルでは不可能な高い精度を実現することができます。アンサンブル学習には、バギング、ブースティング、スタッキングなどの手法があります。バギングは、複数のモデルを独立に学習させ、それらの予測結果を平均化して最終的な予測を行います。ブースティングは、弱い学習器を順番に学習させ、前の学習器の誤りを次の学習器が修正することで、最終的に強い学習器を得る手法です。スタッキングは、複数の異なるモデルを組み合わせて、別のモデルによってその予測結果を使い、最終的な予測を行います。