एन्सेम्बल लीनियर रिग्रेशन
एन्सेम्बल लीनियर रिग्रेशन कई साधारण न्यूनतम वर्ग (ordinary least-squares) मॉडल को जोड़ता है — प्रत्येक एक अलग बूटस्ट्रैप नमूने या फ़ीचर सबसेट पर फिट किया जाता है — और उनके पूर्वानुमानों का औसत निकालता है। यह तकनीक, जो ब्रेइमन के बैगिंग फ्रेमवर्क (1996) पर आधारित है, एकल रैखिक प्रतिगमन फिट की तुलना में विचरण (variance) को कम करती है और पूर्वानुमानित स्थिरता में सुधार करती है, साथ ही रैखिक मान्यताओं की व्याख्यात्मकता (interpretability) को बनाए रखती है।
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स्रोत
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 8). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Linear Regression Models (Bagged and Stacked Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-linear-regression
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