アンサンブル学習とは

アンサブル学習の説明として正しいものを選択肢から選んでください．

[選択肢]
1. アンサブル学習に用いる分類器相互の独立性が高いほど、性能が向上する
2. アンサブル学習では、同一のハイパーパラメータが設定されている同じモデルを複数個訓練し、それぞれのモデルから得られた集合知を元にして、
　予測結果を決定する．
3. アンサブル学習では、それぞれの予測器の出力から、交差エントロピーを用いて、最終的な予測結果を確定する．
4. アンサブル学習で用いられる分類器は決定木のみである．