एन्सेम्बल एसोसिएशन रूल्स
एन्सेम्बल एसोसिएशन रूल्स (Ensemble Association Rules) एसोसिएशन रूल माइनिंग में एन्सेम्बल लर्निंग (ensemble learning) के सिद्धांतों को लागू करता है: डेटा के विभिन्न उप-नमूनों (subsamples) से या विविध पैरामीटर्स (parameters) के साथ कई रूल सेट (rule sets) खोजे जाते हैं, फिर उन्हें अधिक स्थिर और पूर्ण सह-घटना पैटर्न (co-occurrence patterns) के सेट का उत्पादन करने के लिए मर्ज (merge) और वेट (weight) किया जाता है। यह दृष्टिकोण सपोर्ट (support) और कॉन्फिडेंस (confidence) थ्रेशोल्ड (threshold) के विकल्पों के प्रति संवेदनशीलता को कम करता है और नॉइज़ी ट्रांजेक्शनल डेटा (noisy transactional data) पर मजबूती में सुधार करता है।
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स्रोत
- Domingos, P. (1999). MetaCost: A general method for making classifiers cost-sensitive. Proceedings of the 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 155–164. link ↗
- Rymon, R. (1992). Search through systematic set enumeration. Proceedings of the 3rd International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 539–550. — foundational work on systematic enumeration used in ensemble aggregation of frequent itemsets. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-association-rules
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