『アンサンブル学習でも、各サブモデルの適用範囲・適用領域をちゃんと考えよう！～Ensemble learning method Considering Applicability Domain of each Submodel (ECADS)～』へのコメント

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prototechno のブックマーク 2018/05/22 18:07

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/364587607/comment/prototechno" data-user-id="prototechno" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/datachemeng.com/ecads/" data-original-href="https://datachemeng.com/ecads/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fdatachemeng.com%2Fecads%2F" data-user-icon="/users/prototechno/profile.png">アンサンブル学習でも、各サブモデルの適用範囲・適用領域をちゃんと考えよう！～Ensemble learning method Considering Applicability Domain of each Submodel (ECADS)～</a><br><p style="clear: left">#chemo_wakate #DeNATECHSTUDIO</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/prototechno/20180522#bookmark-364587607"><span class="datetime-body">2018/05/22 18:07</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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アンサンブル学習でも、各サブモデルの適用範囲・適用領域をちゃんと考えよう！～Ensemble learning method Considering Applicability Domain of each Submodel (ECADS)～

datachemeng.com2018/05/22

生田：ADって、回帰モデル・クラス分類モデルが本来の推定性能を発揮できるデータ領域のことですよね。応化：はい、そうです。生田：アンサンブル学習のお話しのとき、メリットの一つに “3. 推定値の不確かさ (...

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