ভোটিং এনসেম্বল
একটি ভোটিং এনসেম্বল একাধিক ভিন্নধর্মী ক্লাসিফায়ারকে স্বাধীনভাবে প্রশিক্ষণ দেয় এবং ভোটের মাধ্যমে তাদের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একত্রিত করে: হার্ড ভোটিং সেই শ্রেণীটি নির্বাচন করে যা সর্বাধিক সংখ্যক মডেল দ্বারা নির্বাচিত হয়, যখন সফট ভোটিং তাদের শ্রেণী-সম্ভাবনার অনুমানগুলিকে গড় করে, ঐচ্ছিকভাবে প্রতি-মডেল ওজন সহ। এই একত্রীকরণ সাধারণত যেকোনো একক সদস্যের চেয়ে ভালো ফল দেয় এবং বেস মডেলগুলি ফিট করার পরে কোনো অতিরিক্ত প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় না।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+24 more
উৎস
- Kuncheva, L. I. (2004). Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms. Wiley-Interscience. ISBN: 978-0-471-21078-8
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble Methods in Machine Learning. In J. Kittler & F. Roli (Eds.), Multiple Classifier Systems (MCS 2000), Lecture Notes in Computer Science, vol 1857, pp. 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Voting Ensemble (Majority and Weighted Voting of Multiple Classifiers). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/voting-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.
- Bagging (Bootstrap Aggregating)যন্ত্র শিখন↔ compare
- বুস্টিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- Extra Treesযন্ত্র শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- স্ট্যাকিংযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →