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公開：2025-04-13

アンサンブル学習とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

アンサンブル学習とは

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。単一モデルの限界を超えるために、異なるアルゴリズムや同じアルゴリズムの異なる設定で学習した複数のモデル（弱学習器）の予測結果を統合することによって、より安定した高精度な予測を実現できます。

この学習手法の基本的な考え方は「多様な意見の集約」に基づいており、人間社会における「集合知」の概念と類似しています。複数の専門家の意見を集めると単一の専門家よりも正確な判断ができるように、複数のモデルを組み合わせることで予測の分散を減少させ、バイアスやノイズに対する頑健性を高められるのです。

アンサンブル学習は主にバギング、ブースティング、スタッキングという3つの主要な方法に分類されます。バギングはランダムサンプリングによって多様性を持たせた複数のモデルを並列に学習させる方法であり、ランダムフォレストがその代表例です。ブースティングは逐次的に学習器を構築していき、前の学習器が誤分類したデータに重点を置いて次の学習器を学習させる方法で、AdaBoostやGradient Boostingがこれに該当します。

アンサンブル学習の主要な手法と活用例

「アンサンブル学習の主要な手法と活用例」に関して、以下を解説していきます。

• バギングとブースティングの違い
• ビジネスにおけるアンサンブル学習の応用

バギングとブースティングの違い

バギングとブースティングはアンサンブル学習における二大手法として広く知られています。バギングは Bootstrap Aggregating の略称で、元のデータセットから復元抽出によって複数の異なるサブセットを作成し、それぞれに対して独立して学習器を構築することによって、モデルの分散を減少させる効果があります。一方でブースティングは、逐次的に学習器を構築していき、前の学習器が誤分類したデータに重点を置いて次の学習器を学習させることで、バイアスを減少させる手法です。

これら二つの手法は目的や学習方法に大きな違いがあるため、適用するべき状況も異なってきます。バギングは並列処理が可能であるため計算効率が良く、過学習を抑制する効果がある一方、ブースティングは弱学習器を強化していくため高い予測精度を実現できますが、外れ値やノイズに敏感であるというデメリットも存在するのです。

ビジネスにおけるアンサンブル学習の応用

アンサンブル学習はビジネスの様々な領域で革新的な成果をもたらしています。金融分野では、クレジットスコアリングや不正検知において単一モデルよりも高い精度を実現し、リスク管理の質を向上させることに成功しました。異なる特性を持つ複数のモデルを組み合わせることによって、様々な角度からデータを分析し、より頑健な予測を提供できるようになったのです。

小売業やマーケティング分野においても、顧客の購買行動予測や推奨システムにアンサンブル学習が活用されており、より精緻なターゲティングが可能になっています。医療分野では画像診断の精度向上に貢献しており、複数の診断モデルの結果を統合することによって、誤診のリスクを低減させることができるようになりました。

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