アンサンブル学習は複数の機械学習モデルを組み合わせて予測精度を向上させる手法です。バギング、ブースティング、スタッキングの3手法の違いと使い分け、ビジネスでの実践法を解説します。
ランダムフォレストは複数の決定木を組み合わせて予測精度を高めるアンサンブル学習手法です。バギングの仕組み、特徴量のランダム選択、変数重要度の活用法、ビジネスでの実践的な使い方を解説します。