Machine learning 如何在Weka中尝试使用多数投票
我正在研究视频中的人体动作识别 我想用以下方式试验我的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。 对于训练：使用训练视频中每个图像的特征向量，标签等于其所属视频的标签 对于测试使用多数投票：对于测试视频的分类，其所有图像都单独分类，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。Machine learning 如何在Weka中尝试使用多数投票,machine-learning,weka,Machine Learning,Weka,我正在研究视频中的人体动作识别 我想用以下方式试验我的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。 对于训练：使用训练视频中每个图像的特征向量，标签等于其所属视频的标签 对于测试使用多数投票：对于测试视频的分类，其所有图像都单独分类，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中实现这一点。我已经搜索过了，但只找到了Weka的投票，它只能用于组合不同的分类器，而不是以我想要的方式 我明白了，您希望通过投票将来自单个分类器的多个结果组合成一个，而W
我想在Weka中实现这一点。我已经搜索过了，但只找到了Weka的投票，它只能用于组合不同的分类器，而不是以我想要的方式 我明白了，您希望通过投票将来自单个分类器的多个结果组合成一个，而Weka的投票分类器设计用于组合来自多个分类器的单个结果 您可能已经得出了相同的结论，但无论如何，您可能必须为此实现一个自定义Weka过滤器，该过滤器将通过投票将多个结果合并为一个结果