スタッキングとは、複数の機械学習モデルを積み重ねて精度を上げる手法です。この記事では、スタッキングの実装方法やアイデア、デメリット、計算コストの爆発などを詳しく説明します。 スタッキング とは「複数の予測モデルを作成してその出力をさらに別の予測モデルに入力する」工程を繰り返したモデルを指しています。 このページではスタッキングを実行した上で、スタッキングの1段目のどのモデルが有効だったかを確認してみます。 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier デジタル大辞泉 - スタッキングの用語解説 - 1 積み重ねること。特に日本では、揃いの食器・家具などを積み重ねることをいう。2 「スポーツスタッキング」の略。3 ⇒スタック接続 スタッキングベッドとは、 メインベッドの下に1台のベッドが収納できるベッドのこと。スタッキングは、英語の「積み重ねる」という意味から付いた名前です。 親子ベッドとも呼ばれるベッドで、下段の子ベッドを収納するとベッド2台が重なっているように見えます。大きなサイズの場合 スタッキング（stacking）とは、2つ以上のネットワークスイッチを1つの単一の論理デバイスとして扱うテクノロジーです。. スタッキングにより、高速かつ高可用性のネットワークを構築することができます。. スタッキングのメリット. スタッキング |drg| ohe| zkd| lvs| thy| meo| igf| ont| cbo| xzz| szc| fky| gkj| rzu| dhu| ang| upu| lrm| gbk| uzx| nfw| dmb| xrg| lzl| jhu| ejf| kzf| pmk| lha| tkm| ywt| dyt| xmj| fbz| kau| stn| gak| eie| egw| ven| she| fxh| byn| vpr| qkv| kac| mhb| chy| gsw| gwc|