アンサンブル学習
複数のモデルを訓練して組み合わせることで同じ問題を解決し、全体的なパフォーマンスを向上させる機械学習のパラダイム。
多様なベース学習器（決定木、ニューラルネットワーク）を、バギング、ブースティング、スタッキングといった戦略で組み合わせることで、分散とバイアスを低減します。アンサンブルでは、解釈可能性とリソース効率を確保するために、多様性の綿密な管理、統合出力のキャリブレーション、ならびにガバナンス上の検証が不可欠です。単一モデルを上回る性能を示すことが多い一方で、より多くの計算資源と、各コンポーネントに対する堅牢なモニタリングが求められます。
信用リスク部門では、ローン申請をスコアリングするために、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークを組み合わせたスタック型アンサンブルを使用しています。このアンサンブルは、いずれか単一モデルと比較してAUCを5%向上させます。ガバナンス要件により、各ベースモデルごとに個別の監視ダッシュボードを設け、コンポーネントの障害を迅速に特定できるようにすることが義務付けられています。
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