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machine-learning - 在 Weka 中处理字符串数据和分类

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:31:08

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我有一个数据集，由一对字符串及其所属的类组成。该字符串是一个句子。该类(class)可以是“男性”或“女性”。一个例子 -

'嗨!我叫Jack，男

我使用它作为训练集，这样，给定一组不同的字符串，它就可以分类该语句是来自男性还是女性。我正在使用 WEKA 的 stringtowordvector 将字符串转换为包含该字符串中单词数的向量。使用生成的 arff 我希望它生成一个预测算法(决策树？)，我可以在未分类的数据集上使用它。我该怎么办？我应该使用哪个分类器？还有哪些其他预处理技术在这种情况下会有所帮助？

最佳答案

也许 Weka 主页上的简单消息分类器示例( code 和 wiki )是一个不错的起点，或者也许是Text Categorization Wiki 。

几乎任何线性分类器都是一个很好的起点。我建议 Logistic Regression或Support Vector Machines作为一个很好的起点。

关于machine-learning - 在 Weka 中处理字符串数据和分类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15239913/

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