Robust Voting Ensemble
Robust Voting Ensemble कई आधार क्लासिफायर (base classifiers) की भविष्यवाणियों को शोर-सहिष्णु एकत्रीकरण (noise-tolerant aggregation) — जैसे भारित मतदान (weighted voting), छंटाई मतदान (trimmed voting), या माध्यिका-आधारित संयोजन (median-based combination) — का उपयोग करके जोड़ता है, ताकि अंतिम निर्णय उत्पन्न हो सकें जो तब भी विश्वसनीय बने रहें जब व्यक्तिगत क्लासिफायर शोरयुक्त लेबल, प्रतिकूल इनपुट, या वितरण बदलाव (distributional shift) से दूषित हों।
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स्रोत
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble methods in machine learning. In J. Kittler & F. Roli (Eds.), Multiple Classifier Systems, LNCS 1857, 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
- Rokach, L. (2010). Ensemble-based classifiers. Artificial Intelligence Review, 33(1–2), 1–39. DOI: 10.1007/s10462-009-9124-7 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Voting Ensemble (Noise-Resistant Majority and Weighted Voting of Classifiers). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-voting-ensemble
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