PR
分割したサンプルから、それぞれで、複数の決定木をつくり、
その多数決で決定する
・複数のモデルをつくり、そこから出力された結果を統合する
アルゴリズムをアンサンブルという
・アンサンブルの中で、前の学習を用いながら、複数のモデルを作る手法を
ブースティングという
公開されている
Machine Learning at Microsoft with ML.NET
のキモ部分を読んで、勉強してみたいと思います。
間違いなどあったら、ごめんなさい。
概要
ML.NETは、マイクロソフトが開発したフレームワークで、
大規模ソフトウェアへ対応した機械学習モデルを容易に作成できる。
そのアーキテクチャと適するアプリケーションを紹介する。
ML.NETのコアとなるデータ抽象であるDataViewは、パイプラインを効率化し
トレーニングから参照時までライフサイクルを通じて利用できる。
また、パフォーマンスに優れたものである。
薬の効き目のないものでも、薬だと言われてのむと、効果がでる
