【機械学習】アンサンブル学習（前編）| バギング・スタッキング・バンピング、ランダムフォレスト

[@rock1803]

ランダムフォレストの最期の部分、（回帰の場合は平均、分類の場合は多数決）が、自習してた時わかってませんでした。この講義でわかり、すっきりしました。

[@TamaRuby]

分かりやすい

[@mizmuko1898]

こんにちは！めっちゃ分かり易くて助かってます！
スタッキングについて質問です、言葉の定義だけの問題かもしれませんが
ネット上でアンサンブル学習についての解説を見ると、スタッキングについて
訓練データを入力して学習器Aを作り、その学習器Aの出力を入力として学習器Bを作る、というモデルを積み重ね（スタック）ていく手法として解説されているサイトもあります。
もし宜しければ動画内で解説されているスタッキングの意味について、参考にされた文献等がありましたら教えて頂けますと幸いです！

[@gabby_chisato]

わかりやすい！

[@啄木杜鵑]

kaggleの入会は面倒でした。もう訳が分かりません。取り敢えずデータを取りました。

[@啄木杜鵑]

最後のｄｆ：☓→test_dｆ：◎にはやられました。

[@ritchieblackmore1022]

25:53 より実用的なデータを用いて(kaggle)

[@ritchieblackmore1022]

16:56 ここから実装です。