如何使用遗传算法在WEKA中找到投票分类器的权重？

Question

我从this article开始工作：“一种使用集成学习预测肾结石类型的新方法”。作者使用了一种遗传算法来找到用于WEKA投票的最佳权向量，但我不知道他们能做到这一点。如何使用遗传算法通过WEKA查找投票分类器的权重？

以下段落摘录自文章：

  

为了提高投票算法的性能，对加权   使用多数票。简单的多数投票算法通常是   组合不同分类器（但不是全部）的有效方法   分类器对分类问题具有相同的作用。至   优化权重多数投票分类器的结果，我们需要   找到最佳权重向量。应用遗传算法是我们的   解决此问题的最佳权向量的方法。

Answer 1

假设您拥有一些训练有素的分类器和测试集，则可以创建方法calculateFitness(double[] weights)。在此方法中，对于每个Instance，根据weights计算所有预测和合并的预测。使用组合的预测和实际值来计算要最大化/最小化的总分。

使用calculateFitness方法，您可以创建自定义GA以找到最佳权重。