machine-learning - 使用 libLinear 进行分类的后期融合步骤

Question

这些天我正在做一个使用 libLinear 作为内核的分类工作。并将两种类型的特征集训练成两个模型来对查询输入进行预测。希望利用 Late Fusion 来组合模型的两个结果，我更改了 liblinear 的代码，以便可以获得不同类别的决策分数。所以我们得到了两组分数来确定查询应该属于哪个类。

是否有任何标准方法来执行此“后期融合”，或者只是直观地添加每个类别的两个分数并选择分数最高的类别作为候选者？

Answer 1

组合多个分类器的标准方法是对各个分类器的分数进行加权求和。当然，接下来你会遇到指定权重系数的问题。有不同的可能性:

• 统一设置权重
• 设置与分类器性能成比例的权重
• 训练一个以分数作为输入的新分类器