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、より良いアンサンブルモデルが作られる．
[Q1,Q2の選択肢]
1. SVM
2. 決定木
3. ブートストラップ
4. ペースティング
5. スタッキング
6. ロジスティック回帰
[Q3,Q4の選択肢]
1. 分散
2. 汎化性能
3. バイアス
4. 過小適合
5. 過学習
6. 学習率