アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで予測性能を向上させる手法です。代表的な方法として、バギング（例：ランダムフォレスト）やブースティング（例：XGBoost）があり、それぞれモデルの分散やバイアスを低減する効果があります。
目次
重要性
アンサンブル学習は、個々のモデルよりも高い精度を実現できるため、多くの現実世界の問題に応用されています。特に、金融リスク評価や医療診断など、予測精度が重要な分野で優れたパフォーマンスを発揮します。この手法は、モデルの頑健性も向上させるため、実用性が高いです。
用語の使われ方
アンサンブル学習を実装するには、使用するアルゴリズム（例：ランダムフォレスト、XGBoost）を選択し、個々のモデルをトレーニングした後、それらを統合します。PythonではScikit-learnやXGBoostライブラリがよく使われます。ハイパーパラメータの最適化も重要なステップです。
