モデルの精度を向上させる「アンサンブル学習」において;「弱学習器」を並列に学習させて平均をとる「バギング」に対し、直列に学習させて誤差を修正する手法はどれか。

XGBoostなどの高性能モデルの基盤であり、前のモデルのミスを次のモデルが補強する。