बायेसियन स्टैकिंग एनसेंबल
बायेसियन स्टैकिंग कई आधार मॉडलों के प्रेडिक्टिव डिस्ट्रिब्यूशन को गैर-ऋणात्मक वेट्स (weights) का उपयोग करके संयोजित करता है जो मिश्रण के लीव-वन-आउट लॉग प्रेडिक्टिव स्कोर (leave-one-out log predictive score) को अधिकतम करते हैं। Yao, Vehtari, Simpson, और Gelman (2018) द्वारा औपचारिक रूप से प्रस्तुत, यह एक एकल कैलिब्रेटेड प्रेडिक्टिव डिस्ट्रिब्यूशन (calibrated predictive distribution) प्रदान करता है जो क्रॉस-वैलिडेशन (cross-validation) के तहत किसी भी एकल घटक मॉडल से सिद्ध रूप से कम से कम उतना ही अच्छा होता है।
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स्रोत
- Yao, Y., Vehtari, A., Simpson, D., & Gelman, A. (2018). Using stacking to average Bayesian predictive distributions. Bayesian Analysis, 13(3), 917–1007. DOI: 10.1214/17-BA1091 ↗
- Wolpert, D. H. (1992). Stacked generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Stacking Ensemble (Bayesian Stacking of Predictive Distributions). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/bayesian-stacking-ensemble
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