Regularisierte Stapel-Ensemble
Regularized Stacking Ensemble ist eine zweistufige Ensemble-Methode, bei der Vorhersagen von mehreren diversen Basislernern durch einen regularisierten Meta-Lerner – typischerweise Ridge-Regression, Lasso oder Elastic Net – kombiniert werden, um Überanpassung in der Kombinationsschicht zu unterdrücken. Regularisierung stellt sicher, dass der Meta-Lerner stabile, gut kalibrierte Gewichte für die Ausgaben der Basismodelle zuweist, anstatt Rauschen in den Vorhersagen der Trainingsfaltung auswendig zu lernen.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Stacking Ensemble (Stacked Generalization with Regularized Meta-Learner). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/regularized-stacking-ensemble
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