如何从两个已经训练过的分类器中构建分类器？

Question

我想把文本分为积极的、消极的或中立的。因此，我构建了两个不同的SVM。第一类是否定和正/中性，另一类是正/中性。如果两个分类器都不同意，则输入是中性的。现在，我想把这两个分类器组合成一个单独的分类器，这给出了文本的输出是正、负还是中性。我听说过投票分类器，但这没什么用，因为它必须经过训练。有没有办法用这两个分类器做一个分类器呢？

Answer 1

一个简单的解决方案(不需要训练)可以在一个后处理步骤中添加两个分类器的布尔输出，其中0映射为负(或负/中性)，1映射为正(或正/中性)，用于单个分类器输出。在最终的集成输出中，将加法结果映射为三个类别中的一个。

Output1 | Output2 | Ensemble output
--------------------------------------
  0     |   0     |       0 (Negative)
  0     |   1     |       1 (Neutral)
  1     |   0     |       1 (Neutral)
  1     |   1     |       2 (Positive)