【機械学習】スタッキングのキホンを勉強したのでそのメモ - verilog書く人そもそもスタッキングとは 機械学習において、単一の学習器をそのまま使うのではなく、複数の学習器を組み合わせることで、予測エラーを小さくする手法をアンサンブル学習といいます。 アンサンブル(混合学習手法の)には複数の学習器の平均や多数決を取るvoting、構成済の学習器の誤りを反映して次段の弱学習器を形成するboosting、そして初段の学習器の出力結果を次段の入力結果とするstacking(以下スタッキング)とよばれるものがあり、Kaggleなどのデータ分析コンペでは良く使われます。 今回はスタッキングについて勉強したので、それをまとめてみました。 おもにKaggle Ensembling Guide | MLWaveを参照しています。 スタッキングの手順 まず、教師付き学習が前提となっており、入力データXとその正解データYを用意します。スタッキングではステージ0とステージ1の二段階の学習
