结合两个分类模型答案

【问题标题】：Combining Two Classification Models结合两个分类模型
【发布时间】：2020-05-24 06:12:40
【问题描述】：

我是机器学习新手，我已将数据标记为 0 表示正常，1 表示攻击，思路是这样的：

我想构建一个在第一级应用 DT 的模型。 DT 的输出将是 Normal 或 Attack。首先，如果数据被 DT 归类为攻击，我们会发出警报，其次，如果数据被归类为正常，我们将正常数据输入第二个模型 (SVM) 以仔细检查是正常还是攻击。

我读过关于集成学习的文章，但是这些方法中的大多数都结合了模型并取平均值或加权，知道我们如何实现这一点吗？谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你定义了一个组合两个模型的规则，但是你为什么不让一个模型学习这个规则呢？

您可以在所有数据上同时训练 DT 和 SVM。然后，获取两者的输出（正常概率），并将其提供给另一个模型（例如 DT），该模型将预测最终预测。

通过这种方式，最后一个模型（称为超级模型），可以了解组合模型的正确方法是平均/加权/最大/最小还是您的规则......

希望对你有帮助?

【讨论】：