Мне нужно вычислить разнесение классификаторов, используя меру Чиско, а затем создать классификатор Бэггинга с моделями внутренних классификаторов с максимальным разнесением.У меня есть несколько вопросов.Можно ли получить прогнозы для одной модели в классификаторе мешков?
Например, если я установил для параметра numIterations значение 5, как получить список прогнозов для всех 5 моделей?Мне нужно что-то вроде:
Bagging bagging = new Bagging();
bagging.setOptions(options);
bagging.setClassifier(new LinearRegression());
bagging.buildClassifier(trainingData);
Evaluation eval = new Evaluation(trainingData);
eval.evaluateModel(bagging, testData);
//After evaluation I need something like :
//List<LinearRegression> listOfModels = eval.getClassifierModels()
//and then I could calculate evaluations for single models and get
predictions
Подводя итог, мне нужно найти способ для расчета разнообразия между моделями внутренних классификаторов, используемых для упаковки в пакеты.