machine-learning - 数据挖掘中的堆叠

Question

我使用 naivebayes 和 SMO 等两个分类器来训练和测试数据。现在我需要使用堆叠将它们组合起来。我需要知道如何执行堆叠以及我的基本级别分类器和元级别分类器应该是什么。

Answer 1

听起来你想要的是 ensemble learning而不是堆叠。在集成中，您将使用两个分类器来做出决策并将这些决策组合起来。

堆叠是一个过程，其中一级分类器的输出用作下一级分类器的输入。也就是说，某些分类器的预测是其他分类器的特征。为此，您需要使用第一个分类器的输出作为输入来重新训练一个模型。

应使用哪一种分类器取决于您的具体应用。同样，如何做到这一点取决于您使用什么系统来训练这些分类器。