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アンサンブルサポートベクターマシン
アンサンブルサポートベクターマシンは、個別に訓練された複数のSVM（サポートベクターマシン）分類器または回帰器を組み合わせたものです。各SVMは異なるデータパーティション、ブートストラップサンプル、または特徴サブセットで適合され、投票、平均化、またはスタッキングによってその出力が集約されます。このアプローチは、単一の大規模SVMに内在する高い計算コストとカーネルハイパーパラメータへの感度を軽減しつつ、複雑なデータセットや高次元データセットにおける汎化性能を向上させます。
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出典
- Kim, H.-C., Pang, S., Je, H.-M., Kim, D., & Bang, S. Y. (2002). Constructing support vector machine ensemble. Pattern Recognition, 36(12), 2757–2767. DOI: 10.1016/s0031-3203(03)00175-4 ↗
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble methods in machine learning. In Multiple Classifier Systems (MCS 2000), Lecture Notes in Computer Science, vol. 1857, pp. 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Support Vector Machine (Aggregated SVM Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/ensemble-support-vector-machine
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- バギング（ブートストラップ集約）機械学習↔ compare
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