アンサンブル学習
複数のモデルをトレーニングして組み合わせて同じ問題を解決し、全体的なパフォーマンスを向上させる機械学習パラダイム。
Definition
バギング、ブースティング、スタッキングなどの戦略によって多様なベースラーナー（ツリー、ニューラルネット）を組み合わせて、ばらつきやバイアスを減らします。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、慎重な多様性管理、複合アウトプットの調整、ガバナンスチェックが必要です。多くの場合、単一モデルよりも優れていますが、各コンポーネントにはより多くの計算と堅牢な監視が必要です。
Real-World Example
ある信用リスク部門では、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アンサンブルを使用して融資申請の採点を行います。このアンサンブルは、どの単一モデルよりもAUCを 5% 向上させます。ガバナンスでは、コンポーネントの障害を迅速に特定するために、基本モデルごとに個別の監視ダッシュボードを義務付けています。
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