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機械学習において、複数の弱学習器を組み合わせて強力な学習器を構築するための手法です。各弱学習器は前の学習器の誤分類を重視して学習し、最終的な予測は全ての弱学習器の予測を加重平均して行います。この手法を用いることで、モデルの精度を向上させることができます。この手法を●●●●●●●と言います。
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機械学習において、複数の弱学習器を組み合わせて強力な学習器を構築するための手法です。各弱学習器は前の学習器の誤分類を重視して学習し、最終的な予測は全ての弱学習器の予測を加重平均して行います。この手法を用いることで、モデルの精度を向上させることができます。この手法を●●●●●●●と言います。