ランダムフォレストを説明している以下の文の空欄に入る適正な単語を選択肢 1 ~ 6 からそれぞれ選んでください．
ランダムフォレストでは、アンサブルメソッドとして（ Q1 ____ ) を使用する．また、ベースの学習器には（Q2 ____ ）を使用する．
ノードを分割する際に最良の特徴量を探索するのではなく、特徴量の無作為なサブセットから最良の特徴量をサンプリングする．
よって、木の多様性が増すため( Q3 ____ ) が上り、( Q4 _____ ) を抑制できるため、よりよいアンサンブルモデルが作られる．
[Q1,Q2の選択肢]
1. ペースティング
2. 決定木
3. スタッキング
4. ブートストラップ
5. ロジスティック回帰
6. SVM
[Q3,Q4の選択肢]
1. 分散
2. バイアス
3. 学習率
4. 汎化性能
5. 過学習
6. 過小適合