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我正在制作多标签文本分类的应用程序。我尝试过不同的机器学习算法。
毫无疑问,具有线性核的 SVM 会获得最佳结果。
我也尝试过用Radom Forest算法进行排序,得到的结果很差,查全率和查准率都很低。
线性内核响应更好的结果这一事实让我知道不同的类别是线性可分离的。
随机森林结果如此低有什么原因吗?
最佳答案
随机森林的整体在许多领域和数据类型上表现良好。它们非常擅长减少方差误差,并且如果树保持足够简单,就不会过度拟合。
我希望森林的性能与具有线性内核的 SVM 相当。
SVM 往往会过度拟合,因为它不能从整体中受益。
如果您没有使用某种交叉验证。至少使用测试/训练方案来测量未见数据的性能,我可以看到您获得这种类型的结果。
返回并确保性能是根据未见过的数据进行测量的,并且更有可能您会看到 RF 的性能更具可比性。
祝你好运。
关于python - 用于多标签分类的随机森林,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31225935/
我们正在运行 MarkLogic 9.0-11 版本 3 节点集群,并且 MarkLogic 安装在“/var/opt/MarkLogic/”目录中,我们创建了“/var/opt/MarkLogic/
我有一片任意高度的森林,大致像这样: let data = [ { "id": 2, "name": "AAA", "parent_id": null, "short_name": "A" },
已关闭。此问题不符合Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 已关闭 7 年前。 Improve
我有一个巨大的深度字典,代表森林(许多非二叉树),我想处理森林并创建一个包含森林所有可能关系的文本文件,例如给定字典: {'a': {'b': {'c': {}, 'd': {}}, 'g': {}}
在我的 Android 应用程序中,我包含了谷歌地图。现在我想获取有关您周围地区的信息。例如,你是在公园/森林/海滩……所以我基本上想要一个用“水”回答输入坐标 53°33'40.9"N 10°00'
如果我有下表: Member_Key Member_Name col1 Mem1 col2 Mem2 col3 Mem3 col4
继续我的老问题: Writing nested dictionary (forest) of a huge depth to a text file 现在我想把森林遍历写成BFS风格:我有一个巨大的深
我有一个多域环境(事件目录林),例如subdomain1.mydomain.com, subdomain2.mydomain.com 其中 mydomain.com 是根 AD 域 (GC) 和 su
我想知道是否有可能在 Google map 或 Bing Mag 2D/3D map 上恢复地形类型(山脉、森林、水域、平原等...) 。为了根据玩家在现实世界中的位置生成 map !我认为可用 AP
我是一名优秀的程序员,十分优秀!