アンサンブルカーネルの構成比率を動的に調整することによって、モデルの性能改善が期待されます。動的な調整により、異なるカーネルの特性を柔軟に活用することが可能となります。例えば、特定の時期や状況において特定のカーネルがより適している場合、そのカーネルの重みを増やすことでモデルの予測精度を向上させることができます。また、データの変化や新たなパターンが現れた際に、自動的にカーネルの比率を調整することで、モデルの適応性を高めることができます。このような動的な調整によって、モデルの柔軟性と予測性能が向上し、より効果的な予測が可能となります。