एन्सेम्बल नेव बेयस
एन्सेम्बल नेव बेयस कई नेव बेयस क्लासिफ़ायर को प्रशिक्षित करता है — प्रत्येक को बैगिंग, फ़ीचर सबसेट, या बूस्टिंग के माध्यम से डेटा के एक अलग दृश्य के संपर्क में लाया जाता है — और वोटिंग या संभाव्यता औसत द्वारा उनकी संभाव्य भविष्यवाणियों को जोड़ता है। यह दृष्टिकोण एन्सेम्बल एकत्रीकरण के माध्यम से विचरण को कम करने और सटीकता में सुधार करने के दौरान व्यक्तिगत नेव बेयस मॉडल की गति और व्याख्यात्मकता को बनाए रखता है।
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स्रोत
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble Methods in Machine Learning. In J. Kittler & F. Roli (Eds.), Multiple Classifier Systems (MCS 2000), Lecture Notes in Computer Science, vol. 1857, pp. 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
- Lowd, D. & Domingos, P. (2005). Naive Bayes Models for Probability Estimation. In Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005), pp. 529–536. ACM. DOI: 10.1145/1102351.1102418 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Naive Bayes Classifiers. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-naive-bayes
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