machine-learning - 如何在 Weka 中尝试使用多数投票

Question

我正在研究视频中的人类动作识别。

我想通过以下方式试验我的 SVM 和随机森林分类器：

• 分别计算输入视频中每个图像的特征向量。
• 用于训练：使用训练视频中每张图像的特征向量，其标签等于其所属视频的标签
• 用于测试（使用多数投票）：用于对测试视频进行分类，其所有图像都被单独分类并对其标签进行投票。得票最多的标签将被选为测试视频的标签。

我想在 Weka 中实现这一点。我已经搜索但只找到了 Weka's Vote，它只能用于组合不同的分类器（不是我想要的方式）。

Answer 1

我明白了，您想通过投票将来自单个分类器的多个结果组合成一个，而 Weka 的投票分类器旨在组合来自多个分类器的单个结果。

您可能已经得出了相同的结论，但是，无论如何，您可能必须为此实现自定义 Weka 过滤器，通过投票将多个结果合并为一个。