如何合并WEKA中的多个算法？

Question

我访问过 this tutorial 并得到了使用VOTE合并多个算法的想法，但我不清楚它的工作原理的实际机制。我想，如果在第一次被应用的第一次提到的算法来设置数据，然后将第二个算法被应用到我们是从应用第一算法得到的分类来理解呢？

假设我选择朴素贝叶斯和贝叶斯网络，然后发生了什么？是朴素贝叶斯被应用到给定数据集的第一，然后我们得到一个分类C1和未来贝叶斯网络被应用到C1，最后它给最终的分类为C *， 或者它在每一步都的算法工作和更高的投票结果正在进一步进行？

Answer 1

每个集合构件（或算法）被它自己的训练数据的训练。一旦这些训练中的每一个都被训练完毕，它们就会使用特定的投票算法进行评估。

通常，当测试例提出了用于估计，每个算法生成他们的估计，然后表决算法确定分类器的权重如何施加和分配作为合奏估计最佳的输出。

这并不是说，它总是以这种方式工作。过去我曾经使用过一种建议模型，它根据问题空间中测试用例的局部性选择算法子集，并以不同方式加权每个成员的投票。每个投票算法的工作方式都不相同，Weka有几个可以试用的通用模型。