複数の学習モデルを組み合わせることで、単一モデルよりも高い予測精度を得ようとする手法はどれか。

バギング（ランダムフォレスト等）やブースティング（XGBoost等）などのアンサンブル学習は、複数のモデルの意見を統合することで汎化性能を向上させる。