对于电影评论数据集，我正在创建一个朴素贝叶斯多项式模型。现在，训练数据集中包含按类型分类的评论。因此，与其为电影评论数据集创建一个忽略类型特征的通用模型，我该如何训练一个模型，同时考虑到评论中出现的词语的tf-idf和类型特征？我是需要为每种类型创建一个模型，还是可以将这些特征整合到一个模型中？

Training Dataset Sample:genre, review, classificationRomantic, The movie was really emotional and touched my heart!, PositiveAction, It was a thrilling movie, Positive....Test Data Set:Genre, reviewAction, The movie sucked bigtime. The action sequences didnt fit into the plot very well

回答：

根据文档，The multinomial distribution normally requires integer feature counts。作为输入提供的分类变量，尤其是如果它们被编码为整数，可能不会对模型的预测能力产生积极影响。如上所述，您可以考虑使用神经网络，或者完全删除类型列。如果在拟合模型后，仅凭文本特征就显示出足够的预测能力，可能甚至不需要添加分类变量作为输入。

我尝试这个任务的方式是通过堆叠虚拟分类值和文本特征，并将堆叠的数组输入到SGD模型中，同时提供目标标签。然后，您将执行网格搜索以选择最佳超参数组合。