アンサンブル学習は、複数のモデルが協力して作業する機械学習の方法です。単一のモデルを使用するのではなく、いくつかのモデルを組み合わせてより良い結果を得ます。一般的な手法には、バギング、ブースティング、スタッキングが含まれます。例えば、ランダムフォレストアルゴリズムは、多くの決定木を使用して予測を行います。
アンサンブル学習は、金融、医療、eコマースなどの分野で有用です。金融では、株価を予測するのに役立ちます。医療では、さまざまなソースからのデータを分析することで、病気の診断を支援します。この方法は、精度を高め、エラーを減少させます。単一のモデルよりも複雑なデータをより良く処理します。アンサンブル学習を使用することで、より信頼性の高い予測が得られ、良い意思決定を行うのに役立ちます。