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アンサンブルロジスティック回帰
アンサンブルロジスティック回帰は、訓練データの多様なサブセットまたは摂動に対して複数のロジスティック回帰分類器を訓練し、それらの確率推定値を平均化または多数決によって結合する。このアプローチは、ロジスティック回帰の確率的解釈可能性を維持しつつ、集約によって分散を低減し、予測の安定性を向上させる。
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出典
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Polikar, R. (2006). Ensemble based systems in decision making. IEEE Circuits and Systems Magazine, 6(3), 21–45. DOI: 10.1109/MCAS.2006.1688199 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Logistic Regression (Combined Logistic Classifier Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/ensemble-logistic-regression
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