방법 증거 기록
Active learning Stacking ensemble
Active Learning Stacking Ensemble combines an active learning query loop with stacked generalization: a pool of unlabeled data is available, and the model iteratively selects the most informative instances for human labeling, using those labels to train and refine a stacking ensemble of multiple base learners topped by a meta-learner. This approach reduces annotation cost while maximizing the predictive power of the ensemble.
원본 기록
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Active Learning with Stacking Ensemble
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- Wolpert, D. H. (1992). Stacked generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. · DOI 10.1016/S0893-6080(05)80023-1
- Settles, B. (2012). Active Learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning. Morgan & Claypool Publishers. · DOI 10.2200/S00429ED1V01Y201207AIM018
큐레이션된 주장
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관련 방법
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