提升八分类准确率：CNN 和 GRU 模型结果融合

本文介绍了一种通过融合 CNN 和 GRU 模型的分类结果来提高八分类任务准确率的方法。该方法通过对两个模型的概率进行平均，然后选择概率最高的类别作为最终结果，从而实现优势互补。

**模型结果:**

假设 CNN 模型和 GRU 模型的八分类结果准确率分别为：

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]

下面是一个示例的 Python 代码，实现将 cnn 和 gru 模型的分类结果进行概率平均，然后选择概率最高的类别作为最终的分类结果：

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]
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]
cnn_probs = [acc_cnn[i] for i in cnn_results]
gru_probs = [acc_gru[i] for i in gru_results]
avg_probs = (np.array(cnn_probs) + np.array(gru_probs)) / 2
final_results = [np.argmax(prob) for prob in avg_probs]
print(final_results)

输出结果为：

[0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0]

这就是通过将 cnn 模型和 gru 模型的分类结果进行概率平均得到的最终分类结果。</p