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使用2个分类器进行集成学习

[英]Ensemble learning with 2 classifiers

原文 2014-07-03 01:59:03 1 1 python/ machine-learning/ scikit-learn

我正在尝试将两种方法结合起来对数据进行分类，一种来自SVM，另一种来自外部分类器，它给出一个或多个标签，说明观察点是什么。 是否有可能让这两个分类器一起工作？ 与增强功能类似。

我注意到在scikit的adaboost实现中，它只需要一种类型的分类器。 此外，我给出的第一个分类器，它给出了一个或多个标签，没有任何与之相关的“权重”。 我该怎么做？

1 个解决方案

有一种称为堆叠泛化的技术，它基本上取任何K分类器的输出并在此基础上训练第二层分类器 - 因此第二层分类器的输入是第一层分类器的输出。 您可以使用交叉验证和平均标签预测，或predict_proba输出，或其他一些指标。

在这一个很好的介绍链接在这里

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