Унифицировать классификаторы на основе их прогнозов

Question

Я занимаюсь классификацией текстов и изображений научных статей.Из текстов я использую заголовок и реферат.До сих пор я добился хороших результатов, используя SVM для текстов, и не очень хорошо, используя CNN для изображений.Я все еще проводил мультимодальную классификацию, которая не показала какого-либо улучшения классификации.

Теперь я хотел бы использовать для классификации прогнозы svm и cnn, что-то вроде ансамбля голосования.Однако VotingClassifier от sklearn не принимает смешанные входные данные.Вы бы имели представление о том, как я мог бы реализовать или некоторые руководящие указания.

Спасибо!

Answer 1

Одна простая вещь, которую вы можете сделать, это взять выходные данные обеих ваших моделей и просто использовать их в качестве входных данных для третьей модели линейной регрессии.Это эффективно "смешивает" ваших 2 учеников в небольшой ансамбль.Конечно, это очень простая стратегия, но она может дать вам небольшой импульс по сравнению с использованием каждой модели в отдельности.