machine-learning - データマイニングにおけるスタッキング

Question

naivebayes や SMO などの 2 つの分類子を使用して、データのトレーニングとテストを行いました。次に、スタッキングを使用してそれらを結合する必要があります。スタッキングを実行する方法と、ベース レベルの分類器とメタ レベルの分類器が何であるかを知る必要があります。

Answer 1

あなたが望んでいるのは、スタッキングではなくアンサンブル学習のようです。アンサンブルでは、両方の分類子を使用して決定を行い、それらの決定を組み合わせます。

スタッキングは、あるレベルの分類器の出力が次のレベルの入力として使用されるプロセスです。つまり、一部の分類器の予測は、他の分類器の特徴です。このためには、最初の分類器の出力を入力としてモデルの 1 つを再トレーニングする必要があります。

どの分類子をどこで使用するかは、特定のアプリケーションによって異なります。同様に、その方法は、これらの分類子のトレーニングに使用したシステムによって異なります。