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アンサンブル ナイーブベイズ
アンサンブル ナイーブベイズは、バギング、特徴量サブセット、またはブースティングを通じてデータに対する異なるビューにそれぞれさらされた複数のナイーブベイズ分類器を訓練し、それらの確率的予測を投票または確率平均によって組み合わせます。このアプローチは、個々のナイーブベイズモデルの速度と解釈可能性を維持しつつ、アンサンブル集約を通じて分散を低減し精度を向上させます。
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出典
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble Methods in Machine Learning. In J. Kittler & F. Roli (Eds.), Multiple Classifier Systems (MCS 2000), Lecture Notes in Computer Science, vol. 1857, pp. 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
- Lowd, D. & Domingos, P. (2005). Naive Bayes Models for Probability Estimation. In Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005), pp. 529–536. ACM. DOI: 10.1145/1102351.1102418 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Naive Bayes Classifiers. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/ensemble-naive-bayes
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