回答編集履歴
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追記
answer
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@@ -2,6 +2,10 @@
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要するに単純な多数決です。ただし、本当にただの多数決のhard votingと、各分類器でクラスごとの予測確率を出し、それに基づいて決めるsoft votingという手法があります。
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もう少し凝ったやり方としては、stackingという方法があります。これは弱分類器の予測結果を新たな特徴量として、機械学習で結果を予測するという方法です。詳細についてはちょっと説明するのが大変なので、二番目の参考リンクをご参照ください。検索でもそれなりに解説がヒットします。
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単純なvotingより結果が優れる傾向があるので、kaggle等ではよく使われていると思います。
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参考：
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[sklearn.ensemble.VotingClassifier — scikit-learn 0.20.0 documentation](http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.VotingClassifier.html)
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[【機械学習】スタッキングのキホンを勉強したのでそのメモ - verilog書く人](http://segafreder.hatenablog.com/entry/2016/05/24/235822)
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