分类器weka的组合

Question

我已经基于107个实例，11个特征和每个阶段的两个类构建了三个分类器。 Weka用作机器学习工具。

1. 第一个分类器预测0级和1-2-3级。 （所有107个实例用于交叉验证方法的培训和测试）

2. 第二个分类器预测第1类和第2-3类。（删除了0级用于培训和测试的实例）

3. 第三个分类器预测第2类和第3类。（删除第1类的实例进行培训和测试）

Randoforest应用于每个分类器。有谁知道如何组合这三个分类器？

Answer 1

它似乎有点干净的分类器，但最明显的解决方案是在顶部构建一个“元分类器”，它将决定什么是真正的类。考虑在形式数据上训练分类器：

输入：

• ourput_of_classifier1(x)（一元格式）
• ourput_of_classifier2(x)（一元格式）
• ourput_of_classifier3(x)（一元格式）

输出：

• x
的标签

因此您将原始数据转换为包含预测标签的表示，并在此类数据上训练新的分类器。

最简单的可能性是训练朴素贝叶斯以P(final_class=Y | classifier1(x)=y1, classifier2(x)=y2, classifier3(x)=y3)

的形式建立条件概率