データブレンドとは

この用語は、メソッド関連のスレッドで頻繁に使用されます。

されたブレンドデータマイニングと統計的学習における具体的な方法を？Googleから関連する結果を取得できません。

ブレンディングは多くのモデルの結果を混合し、より良い結果をもたらしているようです。それについてもっと知るのに役立つリソースはありますか？

http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml04.icdm06long.pdf ブレンドとは何かをさらに理解するのに役立ついくつかの論文。アンサンブルの選択/学習、スタックも同様にグーグルで検索できると思います。

「多くのモデルからの結果を混合し、より良い結果をもたらす」という一般的な理解は正しいものです。

ブースティング（リンクされた説明で述べたように）は、一連のアルゴリズムを組み合わせて、単一のアルゴリズムから得られるものよりも優れた結果を得る方法です。たとえば、ランダムフォレストは、分類アルゴリズムのためにさまざまな分類ツリーを組み合わせる方法です。このアプローチは、正式にはアンサンブル平均と呼ばれます（ただし、アルゴリズムは通常多数決ルールを適用します）。ブレンディングは、分類へのブースティングアプローチを説明するために使用する単語のようです。

業界では、データブレンドはモデルではなく前処理に関するものです。データベースからのデータやCSVファイルからの他のデータなど、さまざまなソースからのデータがマージされるのはそのときです。