我的问题可能比较复杂，但我希望了解Mahout中StandardNaiveBayesClassifier和ComplementaryNaiveBayesClassifier算法的主要区别。在训练数据较少的情况下，哪一种表现更好，还是这取决于数据本身？哪一种更适合情感分析？还有其他一些方面…

提前感谢！

回答：

Complement naive Bayes是一种朴素贝叶斯变体，当训练集中类别不平衡时，它的表现往往比标准版本更好。简而言之，它基于类别y的补集，即所有其他类别的样本来估计每个类别y的特征概率，而不是基于类别y本身的训练样本。