スタッキング（Stacked Generalization）は、複数の学習モデルを組み合わせることで、個々のモデルよりも高精度で頑健な予測を実現するアンサンブル学習手法である。
ポイントは、単純な平均や多数決に頼らず、モデルの予測値そのものを新たなモデルの入力として扱うという構造にある。
異なる性質を持つ複数のモデルを統合し、それぞれが持つ長所と弱点を補完し合うことで、複雑なデータにも高い適応力を示す。
スタッキングの基本構造
スタッキングは一般に、以下の2層構造で設計される。
レイヤー1（ベースモデル群）
複数の異なるアルゴリズムを用いて、それぞれが入力データを学習し予測を出力する層。
線形モデル・ツリーベースモデル・SVM・ニューラルネットなど、アルゴリズムの多様性が重要となる。
レイヤー2（メタモデル）
ベースモデルが出力した予測値（または確率）を特徴量と捉え、その予測値を統合して最終的な判断を下すモデルである。
メタモデルが「どのモデルの予測をどの程度信頼するべきか」をデータに基づいて学習するため、単純な加重平均より柔軟性が高い。
他のアンサンブル手法との違い
バギング（Bagging）
同一の学習器に対しデータのブートストラップサンプルを与えて複数モデルを作り、それらを平均化する手法。
主に 分散の低減（過学習の抑制） を目的とする。
ブースティング（Boosting）
弱学習器を逐次強化し、前段のモデルが苦手とする部分を後続のモデルが重点的に学習する手法。
主に バイアスを減らす 方向に作用するが、モデルが強すぎると分散が増大し過学習を招きやすい。
スタッキング（Stacking）
異種モデルを自由に組み合わせられ、最終出力はメタモデルが柔軟に統合する。
誤差構造の異なるモデル群を効果的に組み合わせられる点が最大の特徴である。
スタッキングが有効な理由（理論的背景）
モデル間の誤差相関が低減する
異なるアルゴリズムは異なる誤差の傾向を持つため、複数モデルの予測を統合すると、
- ノイズが相殺される
- 特定のモデルに偏った誤差が緩和される
といった効果が生まれ、より安定した予測が実現する。
メタモデルが最適な組み合わせを学習する
メタモデルは、ベースモデルの予測値と正解を比較しながら、
- どの領域ではどのモデルが強いか
- どの組み合わせが最も誤差を減らせるか
を自動的に学習する。
この「状況に応じて重みを学習する」という性質こそ、単純平均法より精度が上がる理由である。
OOF（Out-of-Fold）予測の重要性
スタッキングでは、ベースモデルの予測をそのままメタモデルに渡すと、学習データに対して過度に楽観的な予測が生まれ、強烈なデータリーク（情報漏れ） が起きる。
これを防ぐため、一般的に K-foldクロスバリデーションを利用して OOF 予測を生成する。
OOF予測の役割
- ベースモデルが「見ていないデータ」に対して出した予測
- メタモデルは常にリークのない予測値で学習することになる
- 過学習を大幅に抑え、外部データに対する汎化性能が向上する
OOF を生成するプロセスはスタッキングの質を左右する中核であり、正しく実施できていないと性能が大きく落ちる。
スタッキングを実践する際の注意点
過学習のリスク
強力なベースモデルやメタモデルを採用する場合、スタッキング全体が過適合しやすくなる。
特に、複雑なモデル × 少量データの組み合わせは注意が必要。
計算コストの増加
複数モデル × K-fold の組み合わせにより、単一モデルの学習に比べて計算量が大きくなりやすい。
適切なリソースと効率的な学習設計が求められる。
データ分割戦略の重要性
一般のランダム分割で問題ないケースもあるが、時系列データなどでは TimeSeriesSplit のような分割が必要となる。
データの構造に合った分割を行わないとOOFが不正確になり、大きな誤差につながる。
解釈性の低下
モデルが階層構造を持つため、「なぜその予測に至ったか」を説明しづらくなる。
説明責任が必要な領域では SHAP などの技術を併用することが多い。
スタッキングの発展的アプローチ
多層スタッキング（Multi-layer Stacking）
メタモデルの出力をさらに別のメタモデルで積み重ねる多層構造。
Kaggle の上位勢が採用することがある。
ブレンディング（Blending）との併用
厳密なOOFではなく、hold-outデータを用いて簡易的なスタッキングを行う方法。
データ量が多い場合や、実装の簡易化を重視する場合に用いられる。
ソフトスタッキング
分類タスクで各モデルの確率出力を直接使う手法。
予測の滑らかさが向上し、ノイズに強くなることが多い。
予測値と元特徴量の併用
メタモデルに入力する特徴量として、ベースモデルの予測値に加えて、元の特徴量も与える手法。
情報量が増え、より複雑な関係を学習できる。
まとめ
スタッキングは
- 異なる学習モデルの予測値を
- 適切なOOF戦略に基づいて生成し
- メタモデルが統合する
という明確な構造を持つ高度なアンサンブル手法である。
単一モデルよりも安定性・精度が向上しやすく、複雑なパターンを持つデータに対して強力なアプローチを提供する。
適切な分割、過学習対策、モデル構成の最適化が重要であり、理論的理解と実装上の工夫が揃うことで真価を発揮する技法である。
以上、機械学習のスタッキングについてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
