【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 1.11. アンサンブルメソッド - Qiitahttp://scikit-learn.org/0.18/modules/ensemble.html を google翻訳した scikit-learn 0.18 ユーザーガイド 1. 教師付き学習 より 1.11. アンサンブルメソッド アンサンブル学習 の目標は、単一の推定器に対する汎用性/頑健性を向上させるために、与えられた学習アルゴリズムで構築されたいくつかの基本推定器の予測を組み合わせることです。 通常、アンサンブル学習は2つのファミリに区別されます。 平均化手法 は、いくつかの推定器を独立して作成し、それらの予測値を平均化することを原則としています。 平均して、結合された推定器は、その分散が減少するので、通常、単一の推定器よりも優れている。 例：バギング法、無作為化された木の森、... 対照的に、 ブースティング法 では、ベース推定器が順次構築され、結合推定器のバイアスを低減し
