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java - 稀疏数据的离散和连续分类器

转载作者：塔克拉玛干更新时间：2023-11-01 22:57:52

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我正在尝试对包含离散和连续特征的示例进行分类。此外，该示例表示稀疏数据，因此即使系统可能已经接受了 100 个特征的训练，该示例也可能只有 12 个。

用于完成此任务的最佳分类器算法是什么？我一直在研究 Bayes、Maxent、决策树和 KNN，但我不确定是否完全符合要求。我发现的最大症结是大多数实现不支持稀疏数据集和离散和连续特征。谁能推荐符合这些标准的算法和实现(最好是 Python)？

到目前为止我看过的库包括:

Orange (主要是学术性的。实现不是非常有效或实用。)
NLTK (也是学术性的，虽然有很好的 Maxent 实现，但不处理连续特征。)
Weka (还在研究这个。似乎支持范围广泛的算法，但文档很差，所以不清楚每个实现支持什么。)

最佳答案

Weka (Java) 满足您的所有要求:

大量classification/regression算法
支持离散/连续(在 Weka 中称为标称/数字)attributes
处理稀疏数据:ARFF format

看看这个 Pentaho wiki获取文档、指南、视频教程等的链接列表......

关于java - 稀疏数据的离散和连续分类器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2500467/

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