HOMELv007 アンサンブル学習において、ブートストラップサンプリングで作成した複数のデータセットでモデルを学習し、その結果を平均化する手法はどれか。 2026年5月15日 バギング（Bootstrap Aggregating）は、分散を減少させて汎化性能を向上させるために、並列に作成したモデルの結果を統合する手法。 MCMC法の一つであるメトロポリス・ヘイスティングス法において、提案された新しい値を採択するかどうかの確率は何に基づいて計算されるか。 非劣性試験において、新しい治療法が既存の治療法より「劣っていない」ことを示すために設定すべきものはどれか。
