アンサンブル学習を超わかりやすく解説【機械学習入門30】こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． データサイエンス入門の機械学習編第30回です.(講座全体の説明と目次はこちら) ついに本講座も30回突破です．．．あと数回で終われると思います^^; 今回の記事ではアンサンブル学習というものを紹介します． これは，複数のモデルを組み合わせて最終的な予測値を出すやり方で，一般的にかなり高い精度を期待することができます． 追記) 機械学習超入門本番編ではアンサンブルについてさらに詳しく解説をしています．さらに理解を深めたい方は是非受講ください:) いまや機械学習をする際には必ずと言っていいほど使われる手法で，Kaggleなどのコンペの上位にくるようなモデルはほとんどこのアンサンブル学習を使っているといっても過言ではありません． 今回の記事ではアンサンブル学習の概要を，次回以降の記事では詳細と具体的なコード例
