アンサンブル学習とは？意味をわかりやすく簡単に解説

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ることで、より高い予測精度や汎化性能を実現する手法です。個々のモデルの弱点を補い合い、全体としてロバストな予測モデルを構築できます。

アンサンブル学習は、単一のモデルでは捉えきれない複雑なデータ構造やパターンを学習するのに有効です。特に、データにノイズが多い場合や、モデルの過学習が懸念される場合に効果を発揮します。

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、さまざまな手法が存在します。これらの手法は、モデルの組み合わせ方や学習方法に違いがあり、それぞれ異なる特徴を持っています。

アンサンブル学習の種類

「アンサンブル学習の種類」に関して、以下を解説していきます。

• バギング（Bagging）
• ブースティング（Boosting）

バギング（Bagging）

バギングは、Bootstrap Aggregatingの略で、複数のモデルを並列的に学習させるアンサンブル学習の手法です。元のデータセットから重複を許してランダムに抽出した複数のサブセット（Bootstrapサンプル）を作成し、それぞれのサブセットで独立したモデルを学習させます。

バギングでは、学習させた複数のモデルの予測結果を平均化または多数決によって統合し、最終的な予測結果を決定します。この手法によって、個々のモデルのばらつきを抑え、安定した予測性能を実現することが可能です。

ブースティング（Boosting）

ブースティングは、複数のモデルを逐次的に学習させるアンサンブル学習の手法であり、弱学習器を組み合わせて強力な学習器を生成します。前のモデルの予測結果に基づいて、誤分類されたデータに焦点を当てて次のモデルを学習させることで、全体の予測精度を向上させます。

ブースティングでは、各モデルに重みを与え、誤分類されたデータに対する重みを大きくすることで、より重点的に学習を行います。代表的なブースティングアルゴリズムには、AdaBoostやGradient Boostingなどがあり、様々な分野で活用されています。