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，说明它认为观察点是什么。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，它只接受一种类型的分类器。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？
答案 0 :(得分：3)
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，或者使用predict_proba输出或其他指标。
关于此的一个很好的介绍性链接是here