怎么用极限学习机进行选择性集成学习

基于引用[1]中提出的基于输出不一致测度的ELM相异性，可以实现选择性集成学习。具体步骤如下：

1.将数据集分成若干个子集，每个子集都用于训练一个ELM模型。

2.对于每个子集，使用不同的参数设置来训练多个ELM模型。

3.对于每个ELM模型，使用测试集进行测试，并计算其输出不一致测度。

4.选择输出不一致测度较大的一组ELM模型进行集成。

5.使用集成模型对测试集进行测试，得到最终的分类结果。

下面是一个使用Python实现基于输出不一致测度的ELM相异性的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from elm import ELMClassifier

# 加载数据集
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 将数据集分成若干个子集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
n_subsets = 5
subset_size = len(X_train) // n_subsets

# 训练多个ELM模型
models = []
for i in range(n_subsets):
    start = i * subset_size
    end = (i + 1) * subset_size
    X_subset = X_train[start:end]
    y_subset = y_train[start:end]
    model = ELMClassifier()
    model.fit(X_subset, y_subset)
    models.append(model)

# 计算输出不一致测度
n_models = len(models)
n_samples = len(X_test)
disagreements = np.zeros((n_samples, n_models, n_models))
for i in range(n_models):
    for j in range(i + 1, n_models):
        y_pred_i = models[i].predict(X_test)
        y_pred_j = models[j].predict(X_test)
        disagreements[:, i, j] = (y_pred_i != y_pred_j)
        disagreements[:, j, i] = disagreements[:, i, j]

disagreement_scores = np.mean(disagreements, axis=(1, 2))

# 选择输出不一致测度较大的一组ELM模型进行集成
best_models = np.argsort(disagreement_scores)[-3:]
ensemble = [models[i] for i in best_models]

# 使用集成模型对测试集进行测试
y_pred = np.zeros(n_samples)
for model in ensemble:
    y_pred += model.predict(X_test)
y_pred /= len(ensemble)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)