使用监督术语加权方法与KNN算法

是否可以将监督术语加权模型与KNN分类器一起使用?我想知道如何表示测试文档的向量,因为测试文档是未标记的,而监督术语加权模型需要标记的文档来计算权重。请问有人能帮助吗?


回答:

是的。你可以使用基于类信息的度量方法。

  1. 你可以根据训练集(例如idf)计算每个术语的集合基础值。这可能包括基于类的信息,例如每个术语的最大卡方值(max.chi^2)。
  2. 对于测试文档,你可以结合这些度量方法:例如,将基于训练集的TF与IDF相乘,再与基于训练集的最大卡方值(max.chi^2)相乘。

此致,

Related Posts

Keras Dense层输入未被展平

这是我的测试代码: from keras import…

无法将分类变量输入随机森林

我有10个分类变量和3个数值变量。我在分割后直接将它们…

如何在Keras中对每个输出应用Sigmoid函数?

这是我代码的一部分。 model = Sequenti…

如何选择类概率的最佳阈值?

我的神经网络输出是一个用于多标签分类的预测类概率表: …

在Keras中使用深度学习得到不同的结果

我按照一个教程使用Keras中的深度神经网络进行文本分…

‘MatMul’操作的输入’b’类型为float32,与参数’a’的类型float64不匹配

我写了一个简单的TensorFlow代码,但不断遇到T…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注