Alternativas para algoritmo ingênuo Bayes
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12-12-2019 - |
Pergunta
Estamos tentando implementar um algoritmo semântico de pesquisa para dar categorias sugeridas com base nos termos de pesquisa de um usuário.
No momento em que implementamos o algoritmo probabilístico ingênuo Bayes para retornar as probabilidades de cada categoria em nossos dados e depois retornar o mais alto.
No entanto, devido à sua ingenuidade, às vezes recebe os resultados errados.
Sem entrar em redes neurais e outras coisas ridiculamente complexas há outra alternativa que podemos investigar?
Solução
Bayes ingênuos (NB) não é muito diferente do que a regressão logística.Da experiência, a regressão logística supera NB em termos de desempenho preditivo na maioria das vezes.
Além disso, se você tiver dados suficientes e não tiver dados ausentes, provavelmente descobrirá que o desempenho preditivo da NB é praticamente o mesmo que as metodologias mais complicadas, como as redes Bayesianas (BNS), queNão tem a suposição de independência 'ingênua' entre covariáveis.
Se você quiser relaxar a suposição da independência sem ter que mergulhar plenamente no reino do BNS, você pode experimentar o Árvore Aumentada Bayes ingênuos Algoritmo primeiro.
Outras dicas
Se você não considera o SVM linear para ser coisas ridiculamente complexas , você poderia tentar isso.É conhecido por funcionar muito bem para tais tarefas.