बहुमत मतदान
बहुमत मतदान एक एनसेंबल विधि है जो सबसे अधिक वोट प्राप्त करने वाले वर्ग का चयन करके कई आधार क्लासिफायर से भविष्यवाणियों को जोड़ती है। प्रत्येक आधार क्लासिफायर एक अनुमानित वर्ग के लिए एक वोट डालता है, और अंतिम भविष्यवाणी बहुमत (बहुलता) वाले वर्ग की होती है। इस दृष्टिकोण को 1990 के दशक में लियो ब्रेमन और सहयोगियों द्वारा वर्गीकरण सटीकता में सुधार के एक सरल लेकिन प्रभावी तरीके के रूप में औपचारिक रूप दिया गया था।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123-140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Kuncheva, L. I. (2004). Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms. Wiley-Interscience. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Majority Voting Ensemble. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/ensemble-learning/majority-voting
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.
- AdaBoostमशीन अधिगम↔ compare
- बैगिंग एन्सेम्बलएन्सेम्बल अधिगम↔ compare
- बूस्टिंग एनसेंबलएन्सेम्बल अधिगम↔ compare
- रैंडम फ़ॉरेस्टमशीन अधिगम↔ compare
- स्टैक्ड जनरलाइज़ेशनएन्सेम्बल अधिगम↔ compare