アンサンブル学習とスタッキングは、機械学習の精度を向上させるための手法ですが、アプローチが異なります。
- アンサンブル学習
アンサンブル学習とは、複数の異なるモデルの予測を組み合わせることで、精度を向上させる手法です。代表的な方法として以下があります：
- **バギング（Bagging）**: 同じ種類のモデルを複数作成し、それぞれ異なるデータのサブセットで学習させた後、予測結果の平均をとる。例：ランダムフォレスト。
- **ブースティング（Boosting）**: モデルを連続して学習させ、前のモデルが苦手な部分を次のモデルで補強していく。例：XGBoost, AdaBoost。
- **スタッキング（Stacking）**: 複数のモデルの予測をさらに別のメタモデル（第二層のモデル）に入力し、最終的な予測を出す手法。
- スタッキング
スタッキングは、アンサンブル学習の一種ですが、特に「モデルの組み合わせ方」に特徴があります。
- 複数の **異なる種類のモデル** を用いる。
- 各モデルの出力を新たな特徴量として扱い、メタモデル（上位の学習モデル）がこれらの予測値をもとに最終決定を行う。
つまり、アンサンブル学習は「複数モデルを組み合わせることで精度向上を目指す」という点で広い概念ですが、スタッキングはその中でも「予測結果をメタモデルに入力して、さらに精度向上を図る」特定のアプローチだと言えます。
実際に使う場面では、バギングやブースティングが計算の並列化を活かしやすく、スタッキングはモデル間の相互補完を活用することでさらに性能を高める役割を果たします。
