بدائل لخوارزمية بايس ساذجة

Question

نحاول تنفيذ خوارزمية البحث الدلالي لإعطاء الفئات المقترحة بناء على مصطلحات البحث للمستخدم.

في الوقت الحالي، قمنا بتنفيذ خوارزمية الاحتمالية بواز ساذجة لإرجاع احتمالات كل فئة في بياناتنا ثم إرجاع أعلى مستوى.

ومع ذلك، نظرا لسوءك، فإنه يحصل في بعض الأحيان على النتائج.

دون الدخول إلى الشبكات العصبية وغيرها من الأشياء المعقدة يبعث على السخرية هل هناك بديل آخر يمكننا أن ننظر فيه؟

Answer 1

بايس ساذجة (NB) لا يختلف كثيرا عن الانحدار اللوجستي.من التجربة، تتفوق الانحدار اللوجستي NB من حيث الأداء التنبئي معظم الوقت.

أيضا، إذا كان لديك بيانات كافية وليس لديك أي بيانات مفقودة، فمن المرجح أن تجد أن الأداء التنبؤي ل NB هو نفس المنهجيات الأكثر تعقيدا، مثل شبكات Bayesian (BNS)، والتيليس لديك افتراض استقلال "ساذج" بين المتغيرين.

إذا كنت ترغب في الاسترخاء إلى افتراض الاستقلال دون الحاجة إلى الغوص بالكامل في عالم BNS، فيمكنك تجربة الشجرة المعزز ساذج بايس الخوارزمية أولا.

Answer 2

إذا كنت لا تفكر الخطي SVM لتكون الأشياء المعقدة السخرية ، فيمكنك تجربة ذلك.من المعروف أن أداء جيدا لمثل هذه المهام.