ENSEMBLESは、主に気象予測や機械学習の分野で使用される手法で、複数のモデルや予測を組み合わせて、より正確な結果を得るためのアプローチです。以下にその特徴をまとめます。 特徴 複数モデルの利用: 異なるモデルを組み合わせることで、個々のモデルの弱点を補い、全体の予測精度を向上させます。 不確実性の低減: 単一のモデルに依存することなく、予測の不確実性を減少させることができます。 アンサンブル学習: 機械学習においては、バギングやブースティングといった手法があり、これらはモデルの集約によって性能を向上させる技術です。 利用例 気象予測: 異なる気象モデルの予測を組み合わせて、より信頼性の高い天気予報を提供します。 金融市場: 複数の予測モデルを用いて、株価や市場動向の予測を行います。 このように、ENSEMBLESは多様な分野で活用されており、特に予測精度を重視する場面でその効果を発揮します。