एन्सेम्बल लॉजिस्टिक रिग्रेशन
एन्सेम्बल लॉजिस्टिक रिग्रेशन प्रशिक्षण डेटा के विविध उपसमूहों या विक्षोभों पर कई लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफायर को प्रशिक्षित करता है और उनके संभाव्यता अनुमानों को औसत या मतदान द्वारा संयोजित करता है। यह दृष्टिकोण एकत्रीकरण के माध्यम से भिन्नता को कम करते हुए और पूर्वानुमानित स्थिरता में सुधार करते हुए लॉजिस्टिक रिग्रेशन की संभाव्य व्याख्यात्मकता को बनाए रखता है।
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स्रोत
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Polikar, R. (2006). Ensemble based systems in decision making. IEEE Circuits and Systems Magazine, 6(3), 21–45. DOI: 10.1109/MCAS.2006.1688199 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Logistic Regression (Combined Logistic Classifier Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-logistic-regression
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