Ensemble ya Kujiregularisha kwa Kuunganisha (Regularized Stacking Ensemble)

Ensemble ya Kujiregularisha kwa Kuunganisha ni mbinu ya kuunganisha yenye viwango viwili ambapo utabiri kutoka kwa wajifunzaji mbalimbali wa msingi huchanganywa na mfunzaji mkuu (meta-learner) anayejiregularisha — kwa kawaida regression ya ridge, lasso, au elastic net — ili kuzuia kuzidisha mafunzo (overfitting) katika safu ya mchanganyiko. Kujiregularisha huhakikisha kwamba mfunzaji mkuu anape dodana (weights) thabiti na zilizowekwa vizuri kwa matokeo ya modeli za msingi badala ya kukariri kelele katika utabiri wa folda za mafunzo.