Machine learning
स्टैकिंग
स्टैकिंग, या स्टैक्ड जनरलाइजेशन, 1992 में डेविड वोल्पर्ट द्वारा प्रस्तुत एक एनसेंबल विधि है जो कई अलग-अलग बेस मॉडल (लेवल-0) के आउटपुट को एक अलग मेटा-मॉडल (लेवल-1) के माध्यम से जोड़ती है। बैगिंग और बूस्टिंग के विपरीत, यह जानबूझकर विषम मॉडल प्रकारों का उपयोग करती है, और यह कैगल प्रतियोगिताओं में मानक अंतिम-चरण रणनीति 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 ↗
- van der Laan, M.J., Polley, E.C. & Hubbard, A.E. (2007). Super Learner. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 6(1), Article 25. DOI: 10.2202/1544-6115.1309 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Stacked Generalization (Stacking Ensemble with a Meta-Learner). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/stacking-ensemble
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- निर्णय वृक्षमशीन अधिगम↔ compare
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इनमें संदर्भित
सक्रिय शिक्षण स्टैकिंग एनसेंबलAdaBoostबायेसियन स्टैकिंग एनसेंबलएन्सेम्बल फ़ेडरेटेड लर्निंगएन्सेम्बल लॉजिस्टिक रिग्रेशनएन्सेम्बल सपोर्ट वेक्टर मशीन (Ensemble Support Vector Machine)स्पष्टीकरणीय मतदान समूह (Explainable Voting Ensemble)नियमितीकृत स्टैकिंग एनसेंबलRobust Voting Ensembleस्व-पर्यवेक्षित स्टैकिंग एन्सेम्बलअर्ध-पर्यवेक्षित स्टैकिंग एनसेंबलमतदान एनसेंबल