我的数据集由两个不相交的子集组成。有两种不同的具有置信度度量的分类器，每种分类器只能在一个确定的子集上工作。我需要提高系统在整个数据上的准确性，所以我需要"组合"这些分类器的置信度。关键是分类器的尺度可以有很大的不同，例如，在一个置信水平上，误差和接受度可以有很大的不同。也许有一种方法可以将两个分类器的置信度转换为统一的尺度?准确性是指在固定错误率(例如，数据集的10%)的情况下，接受水平的最大化
如何制作第三个分类器，它将使用您的2个分类器(输入)，其输出应该是您期望的
通过提升来组合分类器怎么样?
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