问具有2个分类器的集成学习
EN

Stack Overflow用户

提问于 2014-07-03 09:59:04

回答 1查看 1.4K关注 0票数 1

我正在尝试结合两种方法来对我的数据进行分类，一种来自SVM，另一种来自外部分类器，它会给出一个或多个标签，说明它认为观察点是什么。有没有可能让这两个分类器一起工作？类似于boosting的功能。

我注意到在scikit的adaboost实现中，它只接受一种类型的分类器。此外，我拥有的第二个分类器，给出了一个或多个标签，没有任何与之相关的“权重”。我该怎么做呢？

发布于 2014-07-03 17:13:55

有一种称为堆叠泛化的技术，它基本上采用任何K个分类器的输出，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。

有关这一点的一个很好的介绍性链接是here

票数 3

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/24543807

复制

相似问题

问具有2个分类器的集成学习EN