Ensemble learning

/ɒnˈsɒmbl ˈlɜːrnɪŋ/ アンサンブルラーニング

1. 複数の機械学習モデルを組み合わせて、単一モデルよりも優れた予測性能を実現する手法。

アンサンブル学習は、個々のモデルの予測結果を組み合わせることで、それぞれのモデルの弱点を補い合い、全体としてより堅牢で高精度な予測を行うことを目指します。これにより、単一のモデルでは達成が難しい性能向上が期待できます。特に複雑なデータセットや高精度が求められるタスクで有効です。

Ensemble learning methods often yield better predictive performance than single models. (アンサンブル学習の手法は、単一のモデルよりも優れた予測性能を生み出すことがよくあります。)

• Ensemble learning methods: アンサンブル学習の手法
• often: しばしば、よく
• yield: 生み出す、もたらす
• better predictive performance: より優れた予測性能
• than single models: 単一のモデルよりも

Random Forest is a popular example of ensemble learning. (ランダムフォレストは、アンサンブル学習の一般的な例です。)

• Random Forest: ランダムフォレスト（特定の機械学習アルゴリズム）
• is: ～である（動詞）
• a popular example: 一般的な例
• of ensemble learning: アンサンブル学習の

Boosting and bagging are two main categories of ensemble learning. (ブースティングとバギングは、アンサンブル学習の主要な2つのカテゴリです。)

• Boosting and bagging: ブースティングとバギング（アンサンブル学習の代表的な手法）
• are: ～である（動詞）
• two main categories: 主要な2つのカテゴリ
• of ensemble learning: アンサンブル学習の

To improve model robustness, we decided to apply ensemble learning techniques. (モデルの堅牢性を向上させるために、アンサンブル学習の技術を適用することにしました。)

• To improve: 向上させるために
• model robustness: モデルの堅牢性
• we decided: 私たちは決定しました
• to apply: 適用すること
• ensemble learning techniques: アンサンブル学習の技術

関連

• bagging
• boosting
• random forest
• gradient boosting
• stacking
• machine learning