Madde #34ML & Kuram/sozluk/stacking
Stacking
Stacking (Stacked Generalization)
Türkçe: Yığınlama / Katmanlı Topluluk
Ayrıntılı Tanım
Birbirinden tamamen farklı türdeki modellerin (örneğin SVM, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon) tahminlerini girdi olarak kabul eden ve son kararı veren bir **üst model (meta-learner)** eğiten topluluk tekniğidir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Farklı algoritmaların güçlü yönlerini birleştirerek tek bir algoritma ailesinin göremediği örüntüleri yakalar.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Seviye 0 modelleri eğitim verisini tahmin eder. Bu tahminler yeni bir veri seti oluşturur. Seviye 1 meta-modeli (genellikle Lojistik Regresyon) bu tahminleri harmanlayarak nihai tahmini yapar.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Bir hastanın tahlillerini dahiliye, kardiyoloji ve nöroloji doktorlarının incelemesi; başhekimin (meta-learner) bu üç doktorun kanaatini tartıp son teşhisi koyması.
Benzer Terimlerden Farkı
Bagging ve Boosting modelleri basitçe toplar veya ortalar; Stacking ise birleştirme işlemini öğrenen ayrı bir model kurar.
İlişkili Terimler (2)
Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram
Sembolik AI, GOFAI, karar ağaçları, regresyon ve temel istatistiksel modeller.
Toplam Terim:68 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#33)Ensemble Learning
Sonraki Terim (#35)Bagging