アンサンブルとは、複数の予測モデルの結果を組合せることで 1 つの予測モデルを作成する作業を指しています。
一般に、予測モデルにアンサンブルを採用すると、予測精度が高まる傾向にあります。アルゴリズムはその種類によって得意・不得意とするデータが異なります。異なる複数のアルゴリズムを組合せて 1 つの予測モデルを作ることにより、作成された予測モデルが多様なデータに対応できるようになります。
Prediction One はアンサンブルを採用しています。アルゴリズムの組合せ方法やパラメータなどの調整はすべて Prediction One が自動的に行います。
Prediction One はアンサンブルを構成するアルゴリズムとして、ニューラルネットワーク・勾配ブースティング木などを使用しています。