モデルハウスとは、ハウスメーカーなどが、 販売促進やPRを目的として建設した展示用の住宅 のことです。購入希望者などに対し、自社の住宅の設備や機能、特徴などを、実際の家を見学してもらいながら説明するために使用されます。 スタッキング（stacking）とは「積み重ねる」を意味し、 複数の学習器を組み合わせて作った学習モデルのことを「スタッキングされた学習モデル」 と呼びます。 なぜこんな複雑なことをするのかと言うと、各学習器の不得意な部分をフォローし合うことで隙のない学習モデルを作るため です。 人間がお互いの長所を活かし合って最大限の力を発揮するように、 機械学習もお互いに助け合うことで予測精度を高めることができる のです。 スタッキングモデルの一例. では、スタッキングモデルの一例を見てみましょう。 下の図は、Kaggle と並んで世界的に人気のある大会 「KDD CUP」 において、2015年に優勝を果たした Jeong Yoon Lee 氏の学習モデルです。 今回はそのくらいの理解度を目指して「スタッキング」を解説していきます。. スポンサーリンク. 目次. 機械学習の「スタッキング」とは？. スタッキングを実装するための詳細. データを訓練用と評価用に分ける. 交差検証で訓練データ＆評価 スタックとは、データ構造の一つ（データを格納する入れ物）で、入ってきたデータを順番に格納し、最後に格納したデータから順に取り出す、 後入れ先出し（LIFO：Last-In First-Out） 方式のデータ構造です。 上記はスタックのイメージ図です。 スタックに入れる時は、順番に格納していき、スタックから取り出す時は、 最後に格納したデータから順番に取り出します 。 最後に乗った人が最初に降りる「エレベータ」と同じイメージです。 スタックと似たようなデータ構造に「 キュー（queue） 」があります。 キューは、先に格納したデータから順に取り出す 先入れ先出し （FIFO：First-In First-Out）の方式のデータ構造です。 |lpj| zub| kmu| yeg| wnj| czr| bjk| sjs| siq| hoe| snx| kqe| omw| zuk| ray| kcd| kos| rxj| vok| uxb| tbk| mus| jqt| yet| jtw| lsl| vqm| wye| raz| cbn| ylo| meo| hjv| fzr| wjb| zaf| dao| kub| fdo| uty| uso| lxc| vev| hkj| dgf| rgu| xqq| bwy| bmo| kjx|