假设我有两种不同的算法来测试给定图像是否包含山羊。我将这两种算法应用于两个不同的数据集，得到了两个混淆矩阵。

现在我想以某种方式将这两种算法组合成第三种算法，如下所示：给定一张图像，我应用这两种算法，如果两种算法都猜到了，则声称该图像包含一只山羊。如果他们中的一个人猜测图像中没有山羊，我会返回 NO。

是否有可能以有意义的方式将原始的两个混淆矩阵组合成第三个？请注意，如果最初的两种算法在同一个数据集上运行，我可以将结果组合起来以获得第三个算法的混淆矩阵。（我猜是使用 Cohen 的 kappa 还是 Scott 的 pi？）但是，事实并非如此。

我能想到的一种方法如下：假设第一个数据集包含 10 个图像，第二个数据集包含 20 个图像。我可以从第二个数据集中随机选择 10 张图像，并假设第一个数据集实际上等于第二个数据集中的这 10 张随机图像。然后我可以合并结果。那会是一个有意义的测试吗？