文本分类常用算法比较
本文对文本分类中的常用算法进行了小结,比较它们之间的优劣,为算法的选择提供依据。
一、决策树(Decision Trees)
优点:
1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
2、对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。
3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。
4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。
6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。
8、决策树可很好地扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库的大小。
缺点:
1、对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
2、决策树处理缺失数据时的困难。
3、过度拟合问题的出现。
4、忽略数据集中属性之间的相关性。
二、人工神经网络
优点:
分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强,对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力,能充分逼近复杂的非线性关系,具备联想记忆的功能等。
缺点:
神经网络需要大量的参数,如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值;不能观察之间的学习过程,输出结果难以解释,会影响到结果的可信度和可接受程度;学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
三、遗传算法
优点:
1、与问题领域无关切快速随机的搜索能力。
2、搜索从群体出发,具有潜在的并行性,可以进行多个个体的同时比较,鲁棒性好。
3、搜索使用评价函数启发,过程简单。
4、使用概率机制进行迭代,具有随机性。
5、具有可扩展性,容易与其他算法结合。
缺点:
1、遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,
2、另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.没有能够及时利用网络的反馈信息,故算法的搜索速度比较慢,要得到比较精确的解需要较多的训练时间。
3、算法对初始种群的选择有一定的依赖性,能够结合一些启发算法进行改进。
四、KNN算法(K-Nearest Neighbour)
优点:
1、简单、有效。
2、重新训练的代价较低(类别体系的变化和训练集的变化,在Web环境和电子商务应用中是很常见的)。
3、计算时间和空间线性于训练集的规模(在一些场合不算太大)。
4、由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。
5、该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
缺点:
1、KNN算法是懒散学习方法(lazy learning,基本上不学习),比一些积极学习的算法要快很多。
2、类别评分不是规格化的(不像概率评分)。
3、输出的可解释性不强,例如决策树的可解释性较强。
4、该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小时,有可能导致当输入一个新样本时,该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本,某一类的样本数量很大,那么或者这类样本并不接近目标样本,或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样,数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。
5、计算量较大。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大的样本。
优点:
1、可以解决小样本情况下的机器学习问题。
2、可以提高泛化性能。
3、可以解决高维问题。
4、可以解决非线性问题。
5、可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
缺点:
1、对缺失数据敏感。
2、对非线性问题没有通用解决方案,必须谨慎选择Kernelfunction来处理。
六、朴素贝叶斯
优点:
1、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。
2、NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。
缺点:
1、理论上,NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此,这是因为NBC模型假设属性之间相互独立,这个假设在实际应用中往往是不成立的(可以考虑用聚类算法先将相关性较大的属性聚类),这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时,NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时,NBC模型的性能最为良好。
2、需要知道先验概率。
3、分类决策存在错误率
七、Adaboosting方法
1、adaboost是一种有很高精度的分类器。
2、可以使用各种方法构建子分类器,Adaboost算法提供的是框架。
3、当使用简单分类器时,计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其简单。
4、简单,不用做特征筛选。
5、不用担心overfitting。
八、Rocchio算法
优点:
容易实现,计算(训练和分类)特别简单,它通常用来实现衡量分类系统性能的基准系统,而实用的分类系统很少采用这种算法解决具体的分类问题。
九、各种分类算法综合比较
Calibrated boosted trees的性能最好,
随机森林第二,
uncalibrated bagged trees第三,
calibratedSVMs第四,
uncalibrated neural nets第五。
有些算法在特定的数据集下表现较好。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20