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摘要： 机器学习分类过程中，如果遇到多个分类器表现差不多，想综合各个分类器的优势时，可以考虑多分类器投票，即VOTING的方法，也可以考虑learning to rank的方法优选偏重于正确分类标签的预测得分组合。下面简单总结一下使用svmrank进行集成学习的方法。首先把数据分为训练集、验证集、测试集，然后都进行特征提取和量化训练集（training）：原始数据，每一列都是特征，用来提取原始特征，训练多个基分类器验证集（developing）：结合多个基分类器对每种类别的得分，训练集成分类器测试集（testing）：最终测试用######ranksvm数据格式######验证集和测试集根据svmra 阅读全文