如何在 WEKA 中合并多个算法？

Question

我去过 this tutorial 并得到了使用 VOTE 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。我想了解是否首先将提到的算法应用于数据集，然后将第二个算法应用于我们从应用的第一个算法中获得的分类器？

假设我选择朴素贝叶斯和贝叶斯网络，那么会发生什么？朴素贝叶斯是否首先应用于给定的数据集，然后我们得到一个分类器 C1，下一个贝叶斯网络被应用于 C1，最后它给出最终分类器为 C*， 或者在每一步中，两种算法都在工作，并且更高的投票结果正在进一步进行？

Answer 1

每个集成成员（或算法）都根据自己的训练数据进行训练。一旦这些中的每一个都经过训练，它们随后会使用特定的投票算法进行评估。

一般来说，当测试用例被呈现以进行估计时，每个算法都会生成它们的估计，然后投票算法确定如何应用分类器的权重并将最佳输出分配为集成估计。

这并不是说它总是以这种方式工作。我过去使用过一个提议的模型，它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。每种投票算法的工作方式都不同，Weka 有一些可以试用的常用模型。