F1スコアに基づいて分類器の出力を組み合わせる

Question

4クラスの分類問題のために、（すでに訓練された）4つの分類器が利用可能です。与えられたデータセットについて、それぞれの分類子の出力と、それぞれのクラスのRecall、Precision、およびF1-得点があります。

特定のクラスのいくつかの分類子が他の分類よりも高いf1スコアを有することを考慮して、これらの分類子の予測を組み合わせて1つの最終的な予測を得る最良のアルゴリズム（または既存のアルゴリズム）

EDITは私の主な問題は、いくつかの分類は、特定のクラスのためのより良いF1を持っているということです。

それでは、クラスAを予測し、クラスBの予測クラスA.そしてClassifier2（C2）のために0.90のF1を有し、そしてクラスB

マイ最初に0.80のF1を有するClassifier1（C1）としましょうより高いf1に基づいてC1予測を選択することが考えられるが、例えばC2がクラスAに対して0.999のf1スコアを有することも知っていればどうだろうか？ C2がクラスAを予測するのが良い（C1よりも良い）が、それを予測しなかった場合、それは本当のクラスがAではない確率を増やすはずだ。

C2がAクラスのf1が本当に低い場合は、C1がAを予測しているだけでなく、C2も同じであるため、実際のクラスがAである可能性がさらに高くなります。なぜそれがそれを検出することができなかったかもしれないかを説明するクラスを予測することは良くありません

私は実際にこれらの質問にどう対処するか分かりません。

Answer 1

f1スコアが最も高い分類器からの投票が最も高い重み付けを持つ待機投票を行う方法もあります。それから、最高得点のクラスを選んだだけです。