モデルチングは、機械学習やデータサイエンスの分野で使われる技術で、特にモデルの性能を向上させるために重要です。以下にその特徴をまとめます。 定義: モデルチングは、複数のモデルを組み合わせて、より高い予測精度を実現する手法です。これにより、単一のモデルよりも優れた結果を得ることができます。 手法: アンサンブル学習: 複数のモデルを使って予測を行い、その結果を統合する方法。バギングやブースティングが代表的な手法です。 スタッキング: 異なるモデルの出力を新たなモデルの入力として使用し、最終的な予測を行う方法です。 利点: 精度向上: 複数の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、全体の精度を向上させることができます。 過学習の軽減: モデルの多様性が過学習を防ぎ、より一般化された結果を得ることができます。 適用例: 画像認識、自然言語処理、金融予測など、さまざまな分野で利用されています。 モデルチングは、データの特性や目的に応じて適切に選択することが重要です。これにより、より信頼性の高い予測が可能になります。