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正則化スタッキングアンサンブル
正則化スタッキングアンサンブルは、複数の多様なベース学習器からの予測を、正則化されたメタ学習器（典型的にはリッジ回帰、ラッソ、またはエラスティックネット）によって結合し、結合層での過学習を抑制します。
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出典
- Wolpert, D. H. (1992). Stacked generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1 ↗
- Breiman, L. (1996). Stacked Regressions. Machine Learning, 24(1), 49–64. DOI: 10.1007/BF00117832 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Stacking Ensemble (Stacked Generalization with Regularized Meta-Learner). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/regularized-stacking-ensemble
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- ブースティング機械学習↔ compare
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