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text - 如何将概率转换为分数?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:13:26 33 4
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我现在正在开发一个文档推荐程序,但我有点被困在这里。对于每个文档,我都会根据用户的操作分配一个分数。然后,当新文档出现时,我需要预测用户会如何喜欢它,并根据他们的分数再次对整个文档进行重新排名。我的解决方案是使用一个阈值将这些分数分为“推荐”和“不推荐”。然后 naiveBayes 或其他分类模型可以给我一个标签或返回该标签的可能性(我正在使用 NLTK 包进行文本分析)。我走的路正确吗?我的问题是,当我获得这种可能性时,如何将其转换为用于排名的分数?或者我应该在 scikit 中使用逻辑回归?谢谢!

最佳答案

听起来您正试图将排名问题强制转化为分类问题。你真正想做的是learn how to rank给出“查询”的文档。

关于text - 如何将概率转换为分数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17817692/

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