रैन्सैक रिग्रेशन
रैन्सैक रिग्रेशन (RANSAC Regression) 1981 में फिशर और बोल्स द्वारा प्रस्तुत एक मजबूत रैखिक रिग्रेशन विधि है जो डेटासेट के इनलायर बिंदुओं के लिए एक मॉडल फिट करती है, जबकि आउटलायर को स्वचालित रूप से बाहर कर देती है। सभी डेटा को एक साथ फिट करने के बजाय, यह बार-बार छोटे उपसमूहों का नमूना लेती है, एक उम्मीदवार मॉडल फिट करती है, और उस मॉडल को रखती है जो सहमत बिंदुओं के सबसे बड़े समूह को जीतता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Fischler, M. A. & Bolles, R. C. (1981). Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography. Communications of the ACM, 24(6), 381-395. DOI: 10.1145/358669.358692 ↗
- Torr, P. H. S. & Zisserman, A. (2000). MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry. Computer Vision and Image Understanding, 78(1), 138-156. DOI: 10.1006/cviu.1999.0832 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Random Sample Consensus (RANSAC) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/ransac-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Least Trimmed Squares (LTS) रिग्रेशनसांख्यिकी↔ compare
- साधारण न्यूनतम वर्ग (OLS) समाश्रयणअर्थमिति↔ compare
- क्वांटाइल रिग्रेशनअर्थमिति↔ compare
- Robust Covariance (MCD)सांख्यिकी↔ compare
- थेल-सेन अनुमानकसांख्यिकी↔ compare