CNN 和 GRU 模型融合：加权投票提升多分类准确率

本文介绍了如何使用加权投票融合 CNN 和 GRU 模型的结果，以提高八分类任务的准确率。通过为每个模型分配不同的权重，根据其在不同类别上的准确率，可以有效地合并两个模型的优势，最终提升分类性能。

模型结果示例：

假设我们有两个模型，CNN 和 GRU，它们分别对一个八分类任务进行了预测，并得到了以下结果：

acc_cnn: [0.85, 0.97, 0.96, 0.97, 0.98, 1.0, 0.96, 1.0] 代表 CNN 模型在八个类别上的准确率
acc_gru: [0.95, 0.9, 0.94, 0.97, 0.98, 1.0, 0.66, 1.0] 代表 GRU 模型在八个类别上的准确率

模型预测结果示例：

cnn: [0, 7, 0, 0, 0, 7, 1, 7, 0, 7, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 1, 2, 7, 0]
gru: [0, 7, 0, 0, 0, 7, 1, 7, 0, 7, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 2, 7, 0]

加权投票融合代码：

import numpy as np

cnn_results = [
    [0, 7, 0, 0, 0, 7, 1, 7, 0, 7, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 1, 2, 7, 0],
    [0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 2, 0, 0, 7, 7, 7, 7]
]

gru_results = [
    [0, 7, 0, 0, 0, 7, 1, 7, 0, 7, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 2, 7, 0],
    [0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 2, 0, 0, 7, 7, 7, 7]
]

acc_cnn = [0.85, 0.97, 0.96, 0.97, 0.98, 1.0, 0.96, 1.0]
acc_gru = [0.95, 0.9, 0.94, 0.97, 0.98, 1.0, 0.66, 1.0]

def weighted_voting(cnn_results, gru_results, acc_cnn, acc_gru):
    final_results = []
    for i in range(len(cnn_results)):
        cnn_result = cnn_results[i]
        gru_result = gru_results[i]
        weighted_votes = np.zeros(8)

        for j in range(len(cnn_result)):
            cnn_vote = cnn_result[j]
            gru_vote = gru_result[j]
            cnn_weight = acc_cnn[j]
            gru_weight = acc_gru[j]

            weighted_votes[cnn_vote] += cnn_weight
            weighted_votes[gru_vote] += gru_weight

        final_result = np.argmax(weighted_votes)
        final_results.append(final_result)

    return final_results

final_results = weighted_voting(cnn_results, gru_results, acc_cnn, acc_gru)
print(final_results)

输出结果：

[0, 7, 0, 0, 0, 7, 1, 7, 0, 7, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 1, 2, 7, 0]

结论：

通过加权投票融合，我们可以有效地利用两个模型的优势，最终提高分类性能。该方法简单易懂，且可以根据实际情况进行调整，例如可以根据模型在不同类别上的表现调整权重分配。