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基于朴素贝叶斯分类框架,通过添加尾项值对部分严重扭曲的分类结果进行调整,达到提升分类器性能的目的.方法通过增量式自适应学习分类模式,根据历史结果,判断分类器分类质量,进而确定尾项添加区间,对明显产生分类扭曲的区间结果自适应添加尾项补偿,调整分类结果.在Trec05,Trec06,Trec07,Ceas08数据集上的对比实验表明,改进算法在accuracy,Macro F1两个指标上均比朴素贝叶斯分类器和bagging朴素贝叶斯分类器显著提高,且方法简单易行.
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