学ぶアンサンブル手法とは何か？

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定義

アンサンブルは、複数のモデルの予測を組み合わせて全体のパフォーマンスを向上させるモデル群。

アンサンブル手法は、複数のモデルからの予測を組み合わせて、最終的な出力を生成する手法。これにより、単一のモデルよりも多くの場合で高い精度と堅牢性が得られる。このアプローチは、個々のモデルの強みを活かし、弱点を補完する。

補足

アンサンブルは、特にノイズが多いデータセットや複雑なデータセットにおいて、より安定し汎化性能の高い予測を提供することが多い。

個々のモデル（ベース学習器）が異なる誤りをする場合、それらを組み合わせることで全体の誤り率を低減できる。この現象は**「集団の知恵」**効果と呼ばれることがある。

定義

ベース学習器 - アンサンブルの構成要素として用いられる個々のモデル（例：DecisionTreeClassifier）。


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from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Generate a toy dataset
X, y = make_classification(n_samples=500, n_features=10, n_informative=5, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Single decision tree
tree = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
tree.fit(X_train, y_train)
tree_pred = tree.predict(X_test)
tree_acc = accuracy_score(y_test, tree_pred)
print(f"Decision Tree accuracy: {tree_acc:.2f}")

# Bagging ensemble of decision trees
bagging = BaggingClassifier(
    estimator=DecisionTreeClassifier(),
    n_estimators=30,
    random_state=42
)
bagging.fit(X_train, y_train)
bagging_pred = bagging.predict(X_test)
bagging_acc = accuracy_score(y_test, bagging_pred)
print(f"Bagging Ensemble accuracy: {bagging_acc:.2f}")

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