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以文本方式查看主题 - 计算机科学论坛 (http://bbs.xml.org.cn/index.asp) -- 『 人工智能 :: 机器学习|数据挖掘|进化计算 』 (http://bbs.xml.org.cn/list.asp?boardid=62) ---- 同样的数据，转为weka格式分类，效果很差？ (http://bbs.xml.org.cn/dispbbs.asp?boardid=62&rootid=&id=56562) |
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-- 作者：guanshuihao -- 发布时间：12/10/2007 1:35:00 AM -- 同样的数据，转为weka格式分类，效果很差？ 文本分类的数据，4500 个文本，每个向量1000个特征，用c++写的普通的naive bayes分类效果有80%左右,但是转为weka的格式分类，精度只有60多，使用核估计也差不多这么多，怎么回事啊，是不是weka的 naive bayes实现不一样？ 另外用svm分类，效果是87%左右。而使用smo效果85%左右，可能是因为参数的问题，weka的smo的最优参数怎么选择？ 谢谢 |
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