🎯 سه روش برجسته در Ensemble Learning

🌀 Bagging – تصمیم جمعی برای کاهش نوسان
چند مدل مشابه با داده‌های متفاوت آموزش می‌دی، بعد نظر همشونو ترکیب می‌کنی.
مثل رأی‌گیری بین چند خبره.
📍 نمونه معروفش: Random Forest
📊 مناسب وقتی مدلت هی رفتار متفاوتی داره و ثبات نداره.

⚡️ Boosting – یادگیری از اشتباهات قبلی
مدل‌ها یکی یکی ساخته می‌شن و هرکدوم خطای مدل قبلی رو جبران می‌کنه.
نتیجه؟ یه مدل که تو هر مرحله هوشمندتر می‌شه.
📍 نمونه‌ها: AdaBoost, XGBoost
📊 مناسب داده‌های بزرگ و پیچیده که الگوهاش راحت پیدا نمی‌شن.

🔗 Stacking – ترکیب قدرت مدل‌های مختلف
چند نوع مدل مختلف (درخت، شبکه عصبی، رگرسیون و...) کنار هم قرار می‌گیرن
و یه مدل نهایی تصمیم آخر رو می‌گیره.
📊 مناسب وقتی می‌خوای از توانایی مدل‌های مختلف باهم استفاده کنی.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer