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朴素贝叶斯在文本分类中的应用
揖摘 要】随着网络数据量的增加,机器学习文本分类算法逐渐得到人们的关注.本文主要探讨基于朴素贝叶斯的文本分类算法,主要内容包括朴素贝叶斯原理、分类流程、模型评估、模型优缺点.
【关键词】朴素贝叶斯；特征选择
一、引言
自上世纪以来,网络上储存的信息越来越多,数据量也越来越大,人工文本分类已经满足不了人们的需求,迫切需要一种自动文本分类算法来满足人们的需求.基于机器学习的文本分类方法在这种情况下逐渐得到人们的重视.机器学习分类系统首先需要根据有类别标志的训练数据训练出一个模型,然后根据文本内容自动的判断文本类别,并且挖掘出文本的内部信息.机器学习固有的特征,让它在信息处理领域占据重要的地位,同时也成为最重要的研究方向之一.
在每种类别数据量相差巨大的情况下会让样本数量大的类别占据主导地位,为了避免上述情况的发生,我们在本文中使用了平均准确率作为评测标准.
平均准确率
平均准确率,顾名思义,即是在计算每一种类别的准确率之后,再求得它们的平均值作为最后的评测标准.
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