【機械学習】「スタッキング技術」を実装して予測精度を上げる - 株式会社ライトコード

機械学習におけるスタッキング技術とは？ 上位入賞者の公開コードに必ずと言っていいほど顔を出すのが「スタッキングされた学習モデル」です。 本記事では、スタッキング技術の内容から実際のコード実装までご紹介していきますが、 まず始めに、機械学習における「スタッキング技術」とは何かを見ていきたいと思います。 スタッキング（stacking）とは「積み重ねる」を意味し、複数の学習器を組み合わせて作った学習モデルのことを「スタッキングされた学習モデル」と呼びます。 なぜこんな複雑なことをするのかと言うと、各学習器の不得意な部分をフォローし合うことで隙のない学習モデルを作るためです。 人間がお互いの長所を活かし合って最大限の力を発揮するように、機械学習もお互いに助け合うことで予測精度を高めることができるのです。 スタッキングモデルの一例 では、スタッキングモデルの一例を見てみましょう。 下の図は、Kag