التكديس
التكديس، أو التعميم المكدس (stacked generalization)، هو أسلوب تجميعي (ensemble method) قدمه ديفيد وولبرت عام 1992 يجمع مخرجات نماذج أساسية مختلفة (المستوى 0) عبر نموذج فوقي (meta-model) منفصل (المستوى 1). على عكس التعبئة (bagging) والتعزيز (boosting)، فإنه يستخدم عمدًا أنواع نماذج غير متجانسة، وهو الاستراتيجية النهائية القياسية في مسابقات Kaggle.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+7 more
المصادر
- Wolpert, D.H. (1992). Stacked Generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1 ↗
- van der Laan, M.J., Polley, E.C. & Hubbard, A.E. (2007). Super Learner. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 6(1), Article 25. DOI: 10.2202/1544-6115.1309 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Stacked Generalization (Stacking Ensemble with a Meta-Learner). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/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.
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- الانحدار اللوجستيإحصاء البحث↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة (التصنيف)تعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare