问如何在WEKA中合并多个算法？
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Stack Overflow用户

提问于 2014-09-24 14:19:41

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我访问了本教程，并得到了使用投票合并多个算法的想法，但我不清楚它是如何工作的实际机制。我想知道，如果第一种算法首先应用于数据集，然后第二种算法被应用到我们从应用的第一种算法得到的分类器上？

假设我选择了朴素的Bayes和Bayes网，那么发生了什么？朴素贝叶斯是先应用于给定的数据集，然后得到分类器C1，next Bayes网应用于C1，最后给出最终分类器为C*，还是每一步算法都起作用，投票结果越高？

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发布于 2014-09-25 03:39:02

每个集合成员(或算法)都是根据自己的训练数据进行训练的。一旦对其中的每一个进行了培训，就会使用特定的投票算法对它们进行评估。

通常，当给出估计的测试用例时，每一种算法都会生成它们的估计，然后投票算法决定如何应用分类器的权值，并将最佳输出分配给集成估计。

这并不是说它总是这样工作。我在过去使用过一个被提议的模型，根据问题空间中测试用例的位置选择算法子集，并对每个成员的投票进行不同的加权。每个投票算法都以不同的方式工作，Weka有几个可以尝试的通用模型。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/26019294

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