Dovrei implementare un algoritmo usando i classificatori in GO driven ensemble. E' l'algoritmo forward. Ovvero: 1) prendo un data set, costruisco gli insiemi trainset e testset 2) addestro i classificatori( per ora ne ho creati 3 uno lineare uno d guass e uno polinomiale) 3) calcolo la loro accuratezza con la cross validation 4) comincio a costruire l'algoritmo partendo da un insieme vuoto di classificatori. Ad ogni passo ne aggiungo uno e calcolo la mia funzione obiettivo in qst caso data da :accuratezza+ alfa*diversita..dove l'accuratezza dell'ensamble la devo calcolare con il voto di maggioranza e la diversità come meglio credo. Mi arresto quando trovo il valore ottimale della funzione ovvero quando trovo l'insieme di classificatori che ha un accuratezza+alfa*diversita migliore.. alfa è un valore che do io compreso tra 0 e 1. Per ora posso anche tralasciare la diversità e concentrami solo sull'acuratezza... non so ma ho difficolta nell'incominciare il punto 4..e non riesco a trovare nessun materiale su internet :o( grazie mille...