Machine learningEnsemble

การลงคะแนนเสียงข้างมาก

การลงคะแนนเสียงข้างมาก (Majority voting) เป็นวิธีการแบบอองซอมเบิล (ensemble method) ที่รวมการคาดการณ์จากตัวจำแนกพื้นฐานหลายตัวโดยการเลือกคลาสที่ได้รับการโหวตมากที่สุด ตัวจำแนกพื้นฐานแต่ละตัวจะลงคะแนนหนึ่งเสียงสำหรับคลาสที่คาดการณ์ และการคาดการณ์สุดท้ายคือคลาสที่มีเสียงข้างมาก (plurality) แนวทางนี้ได้รับการกำหนดให้เป็นทางการโดย Leo Breiman และเพื่อนร่วมงานในทศวรรษ 1990 ในฐานะวิธีที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงความแม่นยำของการจำแนกประเภท

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  1. Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123-140. DOI: 10.1007/BF00058655
  2. Kuncheva, L. I. (2004). Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms. Wiley-Interscience. link

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Majority Voting Ensemble. ScholarGate. https://scholargate.app/th/ensemble-learning/majority-voting

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.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateMajority Voting (Majority Voting Ensemble). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/ensemble-learning/majority-voting · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026