在MOA框架中改变基础学习者

Question

我有两个与数据流集成学习相关的问题。

1. 如果您使用了MOA框架，请告诉我如何更改给定算法的基本学习方法。例如，我想将其更改为OnlineAdaBoost、OnlineAdaC2、onlineSMOTEBagging和OnlineRUSBoost。所有这些的基础学习者是自适应随机森林，我希望它是霍夫丁树。当我单击“编辑”以更改baseLearner时，什么都不会发生。

1. 算法在Q1中默认使用ARF作为基线，而ARF使用Hoeffding作为基学习器。我们可以说这些算法间接地使用Hoeffding作为基础学习吗？为了进行比较，我必须使用Hoeffding树作为它们的基础学习者。

https://javadoc.io/static/nz.ac.waikato.cms.moa/moa/2020.12.0/moa/classifiers/meta/imbalanced/OnlineRUSBoost.html https://javadoc.io/static/nz.ac.waikato.cms.moa/moa/2020.12.0/moa/classifiers/meta/imbalanced/OnlineSMOTEBagging.html https://javadoc.io/static/nz.ac.waikato.cms.moa/moa/2020.12.0/moa/classifiers/meta/imbalanced/OnlineAdaC2.html https://javadoc.io/static/nz.ac.waikato.cms.moa/moa/2020.12.0/moa/classifiers/meta/imbalanced/OnlineAdaBoost.html

如果需要更多的信息，我可以提供。

Tx。

Answer 1

如果您使用的是MOA，可以在中右键单击以更改命令。很难找到这一点，但是使用此选项可以手动更改基本学习者。