Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。スクリプトを開くアンサンブルの予測品質を学習データでの性能に基づいて評価することはできません。傾向があり、予測力の推定が過度に楽観的になります。結果は、新しいデータの場合より誤差が小さくなります。アンサンブル品質をより正確に把握できるようにするには、次のいずれかの方式を使用します。(十分な学習データがあるときに適しています)。(十分な学習データがないときに適しています)。(バギングされたアンサンブルをfitcensembleまたはfitrensembleで作成する場合に適しています)。つの方式をすべて使用できるように、バギングされたアンサンブルを使用します。予測子を指定して人為的なデータセットを生成します。