著者

上田 修功

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.102, no.381, pp.31-36, 2002-10-10

被引用文献数

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学習機械の性能は,与えられた学習データに対する整合性のみならず,未学習データに対する予測能力(汎化能力)で評価される.単一の学習機械を何らかの形で融合して,汎化能力の向上を図るアンサンブル学習という枠組みがあり,実用面での有効性がこれまで数多く報告されている.本稿では,このアンサンブル学習について解説する.まず,代表的なアンサンブル学習法について説明し,次いで,何故アンサンブル学習が汎化能力向上に有効なのかについても述べる.