방법 증거 기록
Stacking
Stacking, or stacked generalization, is an ensemble method introduced by David Wolpert in 1992 that combines the outputs of several different base models (Level-0) through a separate meta-model (Level-1). Unlike bagging and boosting, it deliberately uses heterogeneous model types, and it is the standard final-stage strategy in Kaggle competitions.
원본 기록
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Stacked Generalization (Stacking Ensemble with a Meta-Learner)
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
- 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
큐레이션된 주장
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관련 방법
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