我想将文本分类为肯定，否定或中性。因此，我建立了两个不同的SVM。第一个在负数和正数/中性之间分类，另一个在正数和负数/中性之间分类。如果两个分类器不同意，则输入为中性。现在，我想将这两个分类器组合成一个单一的分类器，以给出文本为正负还是中性的输出。我听说了投票分类器，但这无济于事，因为之后必须对其进行培训。有什么办法可以从这两个分类器中创建一个分类器？
答案 0 :(得分：1)
一个简单的解决方案（不需要培训）可以是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），而1映射为正（或单个分类器输出）。在最终合奏输出中，相加的结果将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)