ऑनलाइन वोटिंग एनसेंबल
ऑनलाइन वोटिंग एनसेंबल एक वृद्धिशील एनसेंबल विधि है जो आधार क्लासिफायरों के एक पूल को बनाए रखती है — प्रत्येक लगातार आने वाले डेटा पर अद्यतन किया जाता है — और उनके भविष्यवाणियों को भारित या भार रहित बहुमत वोट के माध्यम से जोड़ती है। डेटा स्ट्रीम के लिए डिज़ाइन किया गया, यह बिना किसी पुनः प्रशिक्षण के गैर-स्थिर वितरणों के अनुकूल होता है, जिससे यह वास्तविक समय वर्गीकरण कार्यों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल होता है जहाँ डेटा क्रमिक रूप से आता है और अवधारणा बहाव हो सकता है।
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स्रोत
- Oza, N. C., & Russell, S. (2001). Online bagging and boosting. In Proceedings of the Eighth International Workshop on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2001), pp. 229–236. link ↗
- Bifet, A., Holmes, G., Pfahringer, B., Kirkby, R., & Gavaldà, R. (2009). New ensemble methods for evolving data streams. In Proceedings of the 15th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 139–148. DOI: 10.1145/1557019.1557041 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Voting Ensemble (Incremental Majority-Vote Ensemble for Data Streams). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/online-voting-ensemble
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