支持向量机和神经网络的后期融合

【问题标题】：Late Fusion with SVM and Neural Network支持向量机和神经网络的后期融合
【发布时间】：2021-11-28 00:35:51
【问题描述】：

我有一个关于在 SVM（线性）和神经网络 (NN) 之间进行后期融合的过程的问题，

我做了一些研究，发现将 SVM 的 clf.predict_prob 和 NN 的 Model.predic 连接起来，我应该训练新模型，但是，这些分数是针对测试数据的，我不知道该怎么办训练数据。

换句话说，我使用来自我的两个模型（SVM 和 NN）的测试数据的串联概率分数来训练新模型，并使用相同的串联数据测试这个新模型，但我不太确定这个。

你能告诉我这是否正确吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

经过大量搜索和研究，我找到了解决方案：

解决方案是训练和测试一个新的分类器，在我的例子中，它是另一个神经网络，从两个数据集（训练和测试）获得的连接概率分数，两个分类器，线性 SVM 和神经网络网络。

在python中实现了三个Linear SVM Late fusion的一个例子，可以在以下链接中找到：

【讨论】：