नियमितीकृत स्टैकिंग एनसेंबल
नियमितीकृत स्टैकिंग एनसेंबल एक द्वि-स्तरीय एनसेंबल विधि है जिसमें कई विविध आधार शिक्षार्थियों (base learners) की भविष्यवाणियों को एक नियमितीकृत मेटा-शिक्षार्थी (meta-learner) द्वारा संयोजित किया जाता है — सामान्यतः रिज रिग्रेशन (ridge regression), लासो (lasso), या इलास्टिक नेट (elastic net) — संयोजन परत में ओवरफिटिंग को दबाने के लिए। नियमितीकरण (Regularization) सुनिश्चित करता है कि मेटा-शिक्षार्थी आधार मॉडल आउटपुट को स्थिर, अच्छी तरह से कैलिब्रेटेड भार (weights) प्रदान करे, बजाय इसके कि वह प्रशिक्षण फ़ोल्ड (fold) भविष्यवाणियों में शोर (noise) को याद करे।
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स्रोत
- Wolpert, D. H. (1992). Stacked generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1 ↗
- Breiman, L. (1996). Stacked Regressions. Machine Learning, 24(1), 49–64. DOI: 10.1007/BF00117832 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Stacking Ensemble (Stacked Generalization with Regularized Meta-Learner). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/regularized-stacking-ensemble
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