التجميع المنتظم المكدس
التجميع المنتظم المكدس (Regularized Stacking Ensemble) هو طريقة تجميع من مستويين، يتم فيها دمج التنبؤات من عدة متعلمين أساسيين متنوعين بواسطة متعلم ميتا منتظم — عادةً ما يكون انحدار ريدج (ridge regression)، أو لاسو (lasso)، أو الشبكة المرنة (elastic net) — لقمع التجهيز الزائد (overfitting) في طبقة الدمج. يضمن الانتظام أن يخصص متعلم الميتا أوزانًا مستقرة ومعايرة جيدًا لمخرجات النموذج الأساسي بدلاً من حفظ الضوضاء في تنبؤات طيات التدريب.
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: 10.1007/BF00117832 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Stacking Ensemble (Stacked Generalization with Regularized Meta-Learner). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/regularized-stacking-ensemble
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.
- التعزيزتعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرج المنتظمتعلم الآلة↔ compare
- الغابة العشوائية المنتظمةتعلم الآلة↔ compare
- التكديستعلم الآلة↔ compare
- التصويت التجميعيتعلم الآلة↔ compare