集成分类器是否有可能 return 双峰投票？
Is it possible for an ensemble classifier to return bimodal vote?
充分了解集成 class 用于预测 class 标签的多数和复数投票 return 每个基础 class 的模态预测，如果有大约 4 class 个及以上的合奏者，是否有可能获得双峰或三峰投票？如果可能的话，集成 return 将作为预测的 class 标签是什么？
我认为这取决于您要集成的分类器。如果每个分类器可能labels/classes个数相同，那么'reducing'一个4个分类器或以上到2-3票可以用一些function/layer来完成。您可以用来执行此操作的层的一个常见示例是完全连接的神经网络层，它在许多流行的库（例如 Tensorflow、Pytorch、Caffe...）中都很容易获得
如果每个分类器的输出类型不同，您可能需要 'normalize' 分类器的输出，以便它们具有相同的类型和相同的值范围。然后，这些标准化输出可用于产生双峰或三峰投票，类似于上面的解释。
充分了解集成 class 用于预测 class 标签的多数和复数投票 return 每个基础 class 的模态预测，如果有大约 4 class 个及以上的合奏者，是否有可能获得双峰或三峰投票？如果可能的话，集成 return 将作为预测的 class 标签是什么？
我认为这取决于您要集成的分类器。如果每个分类器可能labels/classes个数相同，那么'reducing'一个4个分类器或以上到2-3票可以用一些function/layer来完成。您可以用来执行此操作的层的一个常见示例是完全连接的神经网络层，它在许多流行的库（例如 Tensorflow、Pytorch、Caffe...）中都很容易获得
如果每个分类器的输出类型不同，您可能需要 'normalize' 分类器的输出，以便它们具有相同的类型和相同的值范围。然后，这些标准化输出可用于产生双峰或三峰投票，类似于上面的解释。