قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
مصنف التصويت بالأغلبية (التصويت الصارم)
طريقة تجميع حيث يكون التنبؤ النهائي هو الفئة التي تحصل على أكبر عدد من الأصوات بين مجموعة من المصنفات المستقلة، حيث يكون لكل نموذج وزن متساوٍ.
مصنف التصويت المتوسط (التصويت اللين)
تقنية تجميع تحسب متوسط الاحتمالات المتوقعة من كل مصنف لكل فئة، حيث يتم اختيار الفئة ذات أعلى احتمال كتنبؤ نهائي.
ترجيح المصنفات
إستراتيجية تتضمن تعيين أوزان مختلفة لكل مصنف في نظام التصويت، بناءً على أدائهم الفردي أو خبرتهم على مجموعات فرعية محددة من البيانات.
تباين النماذج
مبدأ أساسي لمصنف التصويت ينص على أن النماذج المدمجة يجب أن تكون من أنواع مختلفة (مثل: شجرة القرار، SVM، الانحدار اللوجستي) لتقليل ارتباط الأخطاء.
تجميع التنبؤات
عملية دمج مخرجات عدة نماذج في تنبؤ نهائي واحد، وهي في صلب عمل مصنفات التصويت.
خطأ التعميم في المجموعة
معدل خطأ النموذج المدمج على البيانات غير المرئية، غالباً ما يكون أقل من خطأ كل مصنف فردي بفضل تأثير تنعيم التصويت.
التصويت الموزون بالثقة
نوع من التصويت اللين حيث يكون وزن كل مصنف متناسباً مع مستوى ثقته (الاحتمال الأقصى) لتنبؤه، مما يفضل التنبؤات الأكثر تأكيداً.
مصنف تصويت كوندورسيه
طريقة تصويت حيث يكون الفائز هو المصنف الذي سيهزم كل مصنف آخر في سلسلة من المواجهات الزوجية على مجموعة البيانات.
مصفوفة الثقة المجمعة
مصفوفة تجمع بين مصفوفات الارتباك أو احتمالات الإخراج لكل مصنف لتقييم الأداء العام وتحديد نقاط الضعف المشتركة للمجموعة.
التدريب المتوازي للمصنفات
نهج يتم فيه تدريب كل نموذج في المجموعة بشكل مستقل ومتزامن على مجموعة البيانات الكاملة، مما يحسن وقت الحساب لأنظمة التصويت.
حدود القرار المجمعة
سطح قرار معقد ناتج عن دمج حدود قرار كل مصنف فردي، غالباً ما يكون أكثر متانة وأقل عرضة للإفراط في التخصيص.
التصويت بالأغلبية البسيطة
نظام تصويت حيث يكون الصنف المتوقع هو الذي يحصل على أكبر عدد من الأصوات، حتى لو لم يصل إلى الأغلبية المطلقة (أكثر من 50٪)، على عكس التصويت بالأغلبية الصارمة.
تحليل الانحياز-التباين في المجموعات
دراسة لكيفية جمع التصويت بين النماذج ذات الانحياز العالي والتباين المنخفض مع النماذج ذات الانحياز المنخفض والتباين العالي للحصول على حل وسط مثالي.
مصنف التصويت الفائق
نموذج عالي المستوى يتعلم كيفية دمج توقعات المصنفات الأساسية، ويمكنه تجاوز التصويت البسيط من خلال تعلم أوزان مثالية أو قواعد دمج معقدة.
استقرار التصويت
مقياس لثبات التوقع النهائي للمجموعة في مواجهة التغيرات الطفيفة في بيانات الإدخال أو معلمات المصنفات الفردية.
التصويت بعتبة ديناميكية
تقنية يتم فيها ضبط عتبة القرار للتصويت بالأغلبية أو المرجح بناءً على توزيع الاحتمالات أو صعوبة العينة المراد تصنيفها.
تحليل الخطأ في المجموعة
تحليل رياضي يفصل الخطأ الكلي للمجموعة إلى خطأ الانحياز، وخطأ التباين، وخطأ التغاير بين أخطاء المصنفات الفردية.