Stacked Generalization
Stacked generalization, or stacking, is a two-level ensemble method where base-level classifiers are trained on the original data, and a meta-learner is trained on the predictions of the base classifiers. The meta-learner learns how to best combine base predictions rather than using fixed aggregation rules. Introduced by David Wolpert in 1992, stacking achieves state-of-the-art performance by automatically learning the optimal weighting and interaction patterns among base models.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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 10.1023/a:1018046112532
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.