Torchにおけるモデル統合技術はどのようなものがありますか。
Torchには、モデルの性能と安定性を向上させるために使用できるいくつかの一般的なモデル統合技術があります。
- Bagging（ブートストラップ集約法）：トレーニングデータセットを復元抽出して複数のサブモデルを生成し、それらのサブモデルの予測結果を平均または投票して最終予測結果を出力します。
- ブースティング：連続して弱い分類器を訓練し、前の分類器の性能に基づいて訓練データセットの重みを調整することで、モデルの性能を向上させる方法。
- スタッキングとは、複数の異なるタイプのモデルの予測結果を入力特徴として、通常は線形回帰やロジスティック回帰といったメタモデルを通じて予測を行う方法です。
- ランダムフォレスト：複数の決定木を構築するため、ランダムに特徴量とデータサブセットを選択し、最終的な予測結果を投票によって決定します。
これらのモデル統合技術は、モデルの汎化能力と頑健性を効果的に向上させることができ、通常、さまざまな種類の機械学習タスクで単一モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することができます。