Kısa bir süre önce weka kullanmaya başladım ve Naive Bayes kullanarak tweet'leri pozitif veya negatif olarak sınıflandırmaya çalışıyorum. Bu yüzden etiket verdiğim tweet'lerle ve "pozitif" etiketli tweet'lerle bir test seti oluşturdum. Ben ayarlı testte tweets etiketleri değiştirirseniz "O zaman 6% 8Doğru sınıflandırılmış örneklerin anlamı weka
:
doğru sınıflandırılmış örnekleri: 69% 92 hatalı sınıflandırılmış örneklerini ben Naif Bayes ran, ben aşağıdaki sonuçlar elde negatif" ve yine Naif Bayes ran, sonuç ters çevrilmiş gibidir:
doğru sınıflandırılmış örneklerini: 6% 8 hatalı sınıflandırılmış örneklerini: 69% 92
Ben doğru sınıflandırılmış örnekleri Naif Bayes ve doğruluğunu göstermek düşündüm aynı hayır olmalı Test setindeki tweetlerin etiketleri önemlidir. Verilerimle ilgili bir sorun mu var veya doğru şekilde sınıflandırılmış örneklerin anlamını doğru anlamıyorum.
teşekkürler kez bir sürü
Nantia
Hızlı cevaplar için çok teşekkürler @Junnux & Antimon! Test seti şu şekilde oluşturuldu: Programma bir arama terimi veriyorum, twitter api bu terimi içeren tweetleri döndürüyor, bu tweet'ler test setimi oluşturuyor ve Naive Bayes çalışıyor. Bu yüzden test seti için doğru etiketleri ekleyemiyorum. Sizi iyi anladıysam, bu durumda, test edicinin etiketlerinin sınıflandırıcılarının cevaplarını alabileceğim, ancak doğruluğu değerlendiremeyeceğim. Doğru anladım mı? – nadia
Eğitim seti için en az etiketiniz olduğunu varsayarak haklısınız. Eğer buna sahip değilsen, yanlış yaklaşıyorsun. Naive Bayes, denetimli öğrenme için bir algoritmadır. Etiketiniz yoksa, aradığınız şey farklı bir algoritma seti gerektiren ve genellikle çok daha kötü sonuçlar veren __unsupervised__ öğrenmedir. Verilerinizi etiketlemek için bir yol bulmayı veya denetlenmeyen öğrenim için google'ı önerebilirim. – Antimony
Evet, amacım denetimli öğrenmedir, bu yüzden eğitim setim için etiketlerim var. Tekrar çok teşekkürler! Birkaç şeyi çözmeme yardım ettin. :) – nadia