यह शब्द अक्सर विधि-संबंधित थ्रेड्स में प्रकट होता है ।
है सम्मिश्रण डाटा माइनिंग और सांख्यिकीय सीखने में एक विशिष्ट विधि? मुझे Google से प्रासंगिक परिणाम नहीं मिल सकता है।
ऐसा लगता है कि सम्मिश्रण कई मॉडलों के परिणामों को मिला रहा है और परिणामस्वरूप बेहतर परिणाम मिल रहा है। क्या कोई संसाधन है जो मुझे इसके बारे में अधिक जानने में मदद करता है?
जवाबों:
http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml04.icdm06long.pdf कुछ पेपर आपको आगे समझने में मदद करने के लिए कि सम्मिश्रण क्या है। मुझे लगता है कि आप एसेम्बल सिलेक्शन / लर्निंग, और स्टैकिंग के लिए भी गूगल कर सकते हैं।
आपकी 'कई मॉडलों से नतीजे मिलाने और बेहतर नतीजे के परिणाम' की सामान्य समझ हालांकि सही है।
बूस्टिंग (जैसा कि संबंधित चर्चा में उल्लेख किया गया है) एक विधि है जो एल्गोरिदम के एक सेट को जोड़ती है एक परिणाम प्राप्त करने के लिए जो आप किसी भी एकल एल्गोरिथ्म से प्राप्त कर सकते हैं उससे बेहतर है। उदाहरण के लिए यादृच्छिक वन एक वर्गीकरण एल्गोरिथ्म के लिए विभिन्न वर्गीकरण पेड़ों के संयोजन के लिए एक विधि है। इस दृष्टिकोण को औपचारिक रूप से पहनावा औसत कहा जाता है (हालांकि आम तौर पर बहुमत बहुमत नियम लागू होता है)। सम्मिश्रण एक ऐसा शब्द है जो कुछ लोग वर्गीकरण के लिए एक उत्साहजनक दृष्टिकोण का वर्णन करने के लिए उपयोग करते हैं।