Scikit learn scikit学习中使用感知器的联合学习

如何使用Scikit learn进行联合学习？

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我有两个分类器使用两个不同的特征集，我可以分别训练它们。但我想一起训练他们（他们使用相同的数据）。如何使用scikit learn中的Perceptron实现这一点？

您的意思是，同时使用不同的功能对他们进行培训？即使他们在相同的起始数据集上训练，当选择不同的特征时，他们“看到”的数据也会不同，他们必须学习不同的权重集。如果您有多个内核，为什么不同时运行两个Python脚本副本，每个不同的功能集一个呢？@machielo通过联合学习，我不是指并行。我的意思是联合，这意味着两个分类器可以看到另一个分类器的答案，并根据你的问题改变权重。我误解了你的问题，对不起：）你是指集成方法还是任何数据融合技术？这种模型将应用于同时解决这两个问题，因此不仅训练将联合进行，同样，预测也将是，与你上面所说的相反。如果您只有两个分类任务，那么这将是一个多标签预测。如果您在多标签任务中使用感知器，您将一无所获，因为它不会绑定两个标签。您可以使用结构化感知器，并使用PyStruct学习两个标签之间的交互，如果这正是您要寻找的。