classification - WekaのFusion Classifier?

Question

20 個の特徴を持つデータセットがあります。年齢は10、体重は10。両方のデータを別々に分類し、これら 2 つの分類器の結果を最終結果の 3 番目の入力として使用したいと考えています。

これはWekaで可能ですか????

Answer 1

決定の融合はWEKA（または任意の2つのモデル）で可能ですが、あなたが説明するアプローチを使用することはできません.

分類子を使用しているように、各モデルはクラスのみを出力します。生成された 2 つのラベルを 3 番目のモデルの特徴として使用することもできますが、入力に多様性がないと、3 番目のモデルから興味深い結果が得られない可能性が高くなります。

最も基本的なレベルでは、投票スキームを実装できます。各モデルに「投票」を行い、正しいクラスが多数決されたクラスであると仮定します。これは融合の初歩的な形式を提供しますが、投票理論に精通している場合は、2 つ以上のクラスがある場合、多数決規則が多少崩壊することを知っています。

コンビナトリアル フュージョンを使用して、2 つの分類子の出力を融合することをお勧めします。この手法に関する優れた論文は、こちらから無料の PDF として入手できます。基本的には、WEKA の分類子が提供する Classifer::distributionForInstance() メソッドを使用し、分布の合計 (「スコア」と呼ばれます) を使用してクラスをランク付けし、最高ランクのクラスを選択します。この論文は、この方法が単独で投票するよりも優れていることを示しています。