machine-learning - 如何在 Weka 中尝试使用多数投票

Question

我正在研究视频中的人类 Action 识别。

我想通过以下方式试验我的 SVM 和随机森林分类器:

• 分别计算输入视频中每个图像的特征向量。
• 用于训练:使用训练视频中每个图像的特征向量，其标签等于其所属视频的标签
• 用于测试(使用多数投票):为了对测试视频进行分类，其所有图像均单独分类并对其标签进行投票。得票最多的标签将被选为测试视频的标签。

我想在 Weka 中实现这个。我搜索过，但只找到了Weka's Vote，它只能用于组合不同的分类器(不是我想要的方式)。

Answer 1

我明白了，你想通过投票将单个分类器的多个结果合并为一个，而 Weka 的投票分类器旨在合并多个分类器的单个结果。

您可能已经得出了相同的结论，但是，无论如何，您可能必须为此实现一个自定义 Weka 过滤器，通过投票将多个结果合并为一个。