Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Признаки уровня 2
Преобразованные переменные, представляющие предсказания базовых моделей, используемые в качестве входных данных для обучения мета-модели.
Бленд-стекинг
Упрощенный вариант стекинга, использующий единый набор валидации hold-out для генерации предсказаний мета-модели.
Многоуровневый стекинг
Расширение стекинга, наслаивающее несколько уровней мета-моделей для захвата сложных взаимодействий между предсказаниями.
Переобучение в стекинге
Повышенный риск переобучения из-за увеличения сложности модели за счет добавления мета-обучения.
Адаптивная взвешенная агрегация
Механизм мета-модели, который динамически изучает оптимальные веса для каждой базовой модели в зависимости от областей пространства.
Каскадное моделирование
Архитектура стекинга, где последовательно обученные модели корректируют ошибки предыдущих моделей.
Вероятностный стекинг
Байесовский подход к стекингу, где мета-модель комбинирует распределения вероятностей вместо точечных предсказаний.
Калибровка мета-предсказаний
Процесс настройки вероятностных оценок мета-модели для обеспечения их статистической надежности.
Гибридный стекинг
Комбинация стекинга с другими ансамблевыми техниками, такими как бэггинг или бустинг, для максимизации разнообразия.