ベースラインNaive Bayes、Multinomial Naive BayesおよびSemi-supervised NBを組み合わせることはできますか？

Question

私はtwitterデータの感情分析に取り組んでいます。私はBaseline Naive Bayes、Multinomial NB、Bernoulli NB、Semi-supervised NBのようなNaive Bayesモデルを試してきました。ここで私の質問は、性能を向上させるためにモデルを以下の2つの方法で組み合わせる方法があるかどうかを理解することです。

1. NB + MNB + SSNB
2. NB + BNB + SSNB

おかげ

Answer 1

ナイーブな方法： 1）平均に得点を取り、最終的な予測を行います。 2）予測を行い、その後、最大投票に

マシン学んだ方法を取る： あなたがアンサンブルのアプローチを使用する必要がある - スタッキングますか。これらのモデルでメタモデルを準備する。

https://machinelearningmastery.com/machine-learning-ensembles-with-r/を参照してください。ここではRのキャレットパッケージを使っています。

似たようなことが、旗艦図書館sklearnを使ってもPythonでそれを行うことができます。