Python 两分类器集成学习
我尝试结合两种方法对我的数据进行分类，一种来自支持向量机，另一种来自外部分类器，它给出一个或多个标签，表明它认为观察点是什么。有可能让这两个分类器一起工作吗？类似于boosting的功能Python 两分类器集成学习,python,machine-learning,scikit-learn,Python,Machine Learning,Scikit Learn,我尝试结合两种方法对我的数据进行分类，一种来自支持向量机，另一种来自外部分类器，它给出一个或多个标签，表明它认为观察点是什么。有可能让这两个分类器一起工作吗？类似于boosting的功能 我注意到，在scikit的adaboost实现中，它只需要1种类型的分类器。此外，我拥有的第二个分类器，它给出了一个或多个标签，没有任何与之相关的“权重”。我该怎么做呢？有一种称为叠加泛化的技术，它基本上取任意K个分类器的输出，并在此基础上训练第二层分类器-因此第二层分类器的输入是第一层分类器的输出。您可以使用
我注意到，在scikit的adaboost实现中，它只需要1种类型的分类器。此外，我拥有的第二个分类器，它给出了一个或多个标签，没有任何与之相关的“权重”。我该怎么做呢？有一种称为叠加泛化的技术，它基本上取任意K个分类器的输出，并在此基础上训练第二层分类器-因此第二层分类器的输入是第一层分类器的输出。您可以使用交叉验证和平均标签预测，或预测概率输出，或其他度量 这是一个很好的介绍性链接