決定木モデルを複数組み合わせることで予測精度を向上させる「ランダムフォレスト」のような手法を何と呼ぶか。

複数のモデルを組み合わせて、単一のモデルよりも良い予測性能を得る手法をアンサンブル学習と呼ぶ。

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