machine-learning - 如何使用遗传算法在WEKA中找到投票分类器的权重？

Question

我的工作地点是 this article :“一种使用集成学习预测肾结石类型的新方法”。作者使用遗传算法来寻找 WEKA 投票的最佳权重向量，但我不知道他们能做到这一点。如何使用遗传算法通过 WEKA 找到投票分类器的权重？

以下段落摘自文章:

In order to enhance the performance of the voting algorithm,a weighted majority vote is used. Simple majority vote algorithm is usually an effective way to combine different classifiers, but not all classifiers have the same effect on the classification problem. To optimize the results from weight majority vote classifier, we need to find the optimal weight vector. Applying Genetic algorithms is our solution for finding the optimal weight vector in this problem.

Answer 1

假设您有一些经过训练的分类器和测试集，您可以创建一个方法calculateFitness(double[] Weights)。在此方法中，每个实例根据权重计算所有预测和合并预测。使用组合预测和实际值来计算您想要最大化/最小化的总分。

使用calculateFitness方法，您可以创建自定义GA来查找最佳权重。