التعميم المكدس
التعميم المكدس، أو التكديس، هو طريقة تجميع ذات مستويين حيث يتم تدريب المصنفات الأساسية على البيانات الأصلية، ويتم تدريب متعلم ميتا (meta-learner) على تنبؤات المصنفات الأساسية. يتعلم متعلم الميتا كيفية دمج تنبؤات الأساس بشكل أفضل بدلاً من استخدام قواعد تجميع ثابتة. قدم ديفيد وولبرت التكديس في عام 1992، ويحقق أداءً متطورًا من خلال تعلم الأوزان المثلى وأنماط التفاعل بين النماذج الأساسية تلقائيًا.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Wolpert, D. H. (1992). Stacked generalization. Neural Networks, 5(2), 241-259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1 ↗
- Breiman, L. (1996). Stacked regressions. Machine Learning, 24(1), 49-64. DOI: 10.1023/a:1018046112532 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Stacked Generalization Ensemble. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/ensemble-learning/stacked-generalization
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تجميع التعبئةالتعلم التجميعي↔ compare
- التعزيز المجمّعالتعلم التجميعي↔ compare
- التصويت الأغلبيالتعلم التجميعي↔ compare