performance - 训练文档的数量对分类时间有什么影响？

Question

训练文档的数量对分类时间有影响吗？我知道对于 K-nn，K-nn 中的所有计算都是在分类中进行的，而在训练中不进行或只进行了最少的工作。 SVM、朴素贝叶斯、决策树等也是如此吗？

Answer 1

只有惰性分类器具有这样的特征，KNN就是其中之一。

• SVM - 分类时间取决于支持向量的数量，这可能但不一定取决于训练文档的数量(它们是 SV 数量的上限)
• 朴素贝叶斯 - 没有影响，除非这些新文档携带了很多新单词，因为 NB 分类时间是 O(特征数量)，所以如果你不扩大词汇量(在 BOW 模型的情况下)可以安全地使用许多训练数据
• 决策树 - 与 NB 相同，它仅取决于特征的数量(以及问题的复杂性，不随实例的数量而变化)
• 神经网络 - 这里的分类时间仅取决于神经元的数量