我在客户支持领域进行情感分析时使用了朴素贝叶斯分类器。但不幸的是，我在客户支持领域没有大量的标注数据集。不过，我在同一领域有少量标注数据（大约100个正面和100个负面）。我还拥有亚马逊产品评论数据集。

有没有办法使用Mahout实现一个加权的朴素贝叶斯分类器，以便我可以给少量的客户支持数据赋予更高的权重，而给亚马逊产品评论数据赋予较低的权重。我认为对上述加权数据集进行训练会大幅提高准确性。请帮助我实现这一点。

回答：

一个非常简单的办法是过采样。也就是说，在你的训练数据中多次重复客户支持的例子。

虽然这不是同一个问题，但你可以通过研究用于解决类别不平衡的方法来获得更多想法；特别是提到的过采样和欠采样方法。