07_OOF（Out-of-Fold）予測値の正しい作り方：スタッキングとIsotonic Regression
Qiita / 3/18/2026
💬 OpinionTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- OOF予測値の作成にはスタッキングとIsotonic Regressionの組み合わせが有効であり、過学習を抑えつつ予測性能を向上させる手法を紹介している。
- LightGBMなどのモデルでOOFを生成する際の注意点と、スタックモデルの学習データの分割戦略を解説している。
- isotonic regression による予測値のキャリブレーションが効果的なケースと実装の要点を示している。
- 実務での適用を想定したハンズオン寄りの解説で、Pythonベースの実装を前提としている。
はじめに
LightGBMなどのモデルをスタッキング（Stacking）で組み合わせたり、Isotonic Regressionで確率を校正（キャリブレーション）したりするとき、OOF（Out-of-Fold）予測値を正しく作ることが重要です。
間違った方法で校正すると...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles
How to Enforce LLM Spend Limits Per Team Without Slowing Down Your Engineers
Dev.to
v1.82.6.rc.1
LiteLLM Releases
How political censorship actually works inside Qwen, DeepSeek, GLM, and Yi: Ablation and behavioral results across 9 models
Reddit r/LocalLLaMA
Reduce errores y costos de tokens en agentes con seleccion semantica de herramientas
Dev.to
How I Built Enterprise Monitoring Software in 6 Weeks Using Structured AI Development
Dev.to
