この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。

信頼性に問題があるかもしれない資料に基づいており、精度に欠けるかもしれません。（2019年1月）


独自研究が含まれているおそれがあります。（2019年1月）


百科事典的でない記述が含まれているおそれがあります。（2019年1月）

メタ学習（メタがくしゅう）とは、機械学習において学習対象とされる課題や領域に応じて、行動や結論を決定する際に、何をどれぐらいの重みで扱うのか知ること。

結果として、ある決まった仮説空間の中から、事例に応じて、適切な仮説を獲得する[1]。
メタ規則

いろいろな学習器を、いろいろな訓練事例に適用して仮説を生成して、その仮説の性能を正解率などで評価するもの。

一方で、訓練事例の特徴、例えば、事例数、特徴数、分布の分散や非対称性なども得ておく。

こうした訓練事例の特徴を使って、各分類器の性能を予測する。
脚注[脚注の使い方]^ “ ⇒メタ学習 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」”. ibisforest.org. 2019年1月21日閲覧。

関連項目

メタデータ
.mw-parser-output .asbox{position:relative;overflow:hidden}.mw-parser-output .asbox table{background:transparent}.mw-parser-output .asbox p{margin:0}.mw-parser-output .asbox p+p{margin-top:0.25em}.mw-parser-output .asbox{font-size:90%}.mw-parser-output .asbox-note{font-size:90%}.mw-parser-output .asbox .navbar{position:absolute;top:-0.90em;right:1em;display:none}

この項目は、コンピュータに関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています（PJ:コンピュータ/P:コンピュータ）。
.mw-parser-output .hlist ul,.mw-parser-output .hlist ol{padding-left:0}.mw-parser-output .hlist li,.mw-parser-output .hlist dd,.mw-parser-output .hlist dt{margin-right:0;display:inline-block;white-space:nowrap}.mw-parser-output .hlist dt:after,.mw-parser-output .hlist dd:after,.mw-parser-output .hlist li:after{white-space:normal}.mw-parser-output .hlist li:after,.mw-parser-output .hlist dd:after{content:" ・\a0 ";font-weight:bold}.mw-parser-output .hlist dt:after{content:": "}.mw-parser-output .hlist-pipe dd:after,.mw-parser-output .hlist-pipe li:after{content:" |\a0 ";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist-hyphen dd:after,.mw-parser-output .hlist-hyphen li:after{content:" -\a0 ";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist-comma dd:after,.mw-parser-output .hlist-comma li:after{content:"、";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist-slash dd:after,.mw-parser-output .hlist-slash li:after{content:" /\a0 ";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist dd:last-child:after,.mw-parser-output .hlist dt:last-child:after,.mw-parser-output .hlist li:last-child:after{content:none}.mw-parser-output .hlist dd dd:first-child:before,.mw-parser-output .hlist dd dt:first-child:before,.mw-parser-output .hlist dd li:first-child:before,.mw-parser-output .hlist dt dd:first-child:before,.mw-parser-output .hlist dt dt:first-child:before,.mw-parser-output .hlist dt li:first-child:before,.mw-parser-output .hlist li dd:first-child:before,.mw-parser-output .hlist li dt:first-child:before,.mw-parser-output .hlist li li:first-child:before{content:" (";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist dd dd:last-child:after,.mw-parser-output .hlist dd dt:last-child:after,.mw-parser-output .hlist dd li:last-child:after,.mw-parser-output .hlist dt dd:last-child:after,.mw-parser-output .hlist dt dt:last-child:after,.mw-parser-output .hlist dt li:last-child:after,.mw-parser-output .hlist li dd:last-child:after,.mw-parser-output .hlist li dt:last-child:after,.mw-parser-output .hlist li li:last-child:after{content:")\a0 ";font-weight:normal}.mw-parser-output .hlist ol{counter-reset:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li{counter-increment:listitem}.mw-parser-output .hlist ol>li:before{content:" "counter(listitem)" ";white-space:nowrap}.mw-parser-output .hlist dd ol>li:first-child:before,.mw-parser-output .hlist dt ol>li:first-child:before,.mw-parser-output .hlist li ol>li:first-child:before{content:" ("counter(listitem)" "}.mw-parser-output .navbar{display:inline;font-size:75%;font-weight:normal}.mw-parser-output .navbar-collapse{float:left;text-align:left}.mw-parser-output .navbar-boxtext{word-spacing:0}.mw-parser-output .navbar ul{display:inline-block;white-space:nowrap;line-height:inherit}.mw-parser-output .navbar-brackets::before{margin-right:-0.125em;content:"[ "}.mw-parser-output .navbar-brackets::after{margin-left:-0.125em;content:" ]"}.mw-parser-output .navbar li{word-spacing:-0.125em}.mw-parser-output .navbar-mini abbr{font-variant:small-caps;border-bottom:none;text-decoration:none;cursor:inherit}.mw-parser-output .navbar-ct-full{font-size:114%;margin:0 7em}.mw-parser-output .navbar-ct-mini{font-size:114%;margin:0 4em}.mw-parser-output .infobox .navbar{font-size:88%}.mw-parser-output .navbox .navbar{display:block;font-size:88%}.mw-parser-output .navbox-title .navbar{float:left;text-align:left;margin-right:0.5em}

表示

編集

表

話

編

歴
メタ
ドメインおよびメソッド

メタアナリシス

メタ認知

メタ学習

メタ記憶


メタデータ

メタディスコース（英語版）

メタフィクション

メタゲーミング（英語版）

メタゲノミクス

メタヒューリスティクス

メタヒストリー（英語版）

メタ知識

メタ言語

メタマテリアル

メタ数学

メタモデル

メタモチベーション（英語版）

メタオブジェクト（英語版）

メタ最適化（英語版）

メタ組織（英語版）

メタフェノミクス（英語版）

メタ哲学

メタ認識論（英語版）

メタ倫理学

メタ論理学

メタ存在論

メタフィジックス


メタプログラミング

メタサイエンス（英語版）

メタシステム（英語版）

メタテオレム（英語版）

メタ理論

メタバース