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我想将文本分类为正面、负面或中性。因此,我构建了两个不同的 SVM。第一个在负面和正面/中性之间进行分类,另一个在正面和负面/中性之间进行分类。如果两个分类器不同意,则输入是中性的。现在我想要两个将这两个分类器组合成一个分类器,它给出文本是正负还是中性的输出。我听说过 Voting 分类器,但这无济于事,因为它必须在事后进行训练。有没有办法从这两个中制作一个分类器?

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一个简单的解决方案(不需要训练)可能是在一个后处理步骤中添加两个分类器的布尔输出,其中 0 映射到负(或负/中性)和 1 映射到正(或正/中性) ) 用于单个分类器输出。加法的结果被映射到最终集成输出中三类中的一个。

Output1 | Output2 | Ensemble output
--------------------------------------
  0     |   0     |       0 (Negative)
  0     |   1     |       1 (Neutral)
  1     |   0     |       1 (Neutral)
  1     |   1     |       2 (Positive)
于 2018-07-21T09:49:31.293 回答