अर्ध-पर्यवेक्षित स्टैकिंग एनसेंबल
अर्ध-पर्यवेक्षित स्टैकिंग एनसेंबल क्लासिक स्टैक्ड जनरलाइजेशन फ्रेमवर्क को उन सेटिंग्स में विस्तारित करता है जहां प्रशिक्षण उदाहरणों का केवल एक अंश लेबल वहन करता है। बेस लर्नर्स को पहले लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, फिर बिना लेबल वाले उदाहरणों को छद्म-लेबल (pseudo-labels) निर्दिष्ट करने के लिए उपयोग किया जाता है; विस्तारित डेटासेट मजबूत बेस मॉडल को प्रशिक्षित करता है जिनके आउट-ऑफ-फोल्ड भविष्यवाणियां मेटा-लर्नर के लिए इनपुट बनाती हैं, जिससे एक दो-स्तरीय एनसेंबल प्राप्त होता है जो लेबल और बिना लेबल दोनों संरचनाओं का फायदा उठाता है।
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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 ↗
- Chapelle, O., Schölkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Stacking Ensemble (Self-trained Stacked Generalization). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/semi-supervised-stacking-ensemble
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