序,選擇排名靠前的特征來表示文本。 目錄: 文本分類學習(一)開篇 文本分類學習(二 ...
作者:JSong 時間: . . 評分卡可以用來預測客戶的好壞。當一個評分卡已經構建完成,並且有一組個人分數和其對應的好壞狀態的數據時,我們想知道所構建的評分卡是否可靠 可靠程度如何 而這取決於如何去定義這個 好 字。一般有三種角度可以來評估: 評分卡分類划分的准確程度,如錯誤率 准確率 召回率 F 評分卡的判別能力,評估評分卡將好人和壞人分離開的程度,如KS統計量 ROC曲線 GINI系數 評分 ...
2018-01-14 20:30 0 5620 推薦指數:
序,選擇排名靠前的特征來表示文本。 目錄: 文本分類學習(一)開篇 文本分類學習(二 ...
需要學習鏈接: 使用pandas做預處理,https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/71698725 https://www.jianshu.com/p/8d3f929c9444 1.想法: 1.首先是要讀取數據集,建立字典,將word轉為 ...
前言: 上一篇比較詳細的介紹了卡方檢驗和卡方分布。這篇我們就實際操刀,找到一些訓練集,正所謂紙上得來終覺淺,絕知此事要躬行。然而我在躬行的時候,發現了卡方檢驗對於文本分類來說應該把公式再變形一般,那樣就完美了。 目錄: 文本分類學習(一)開篇 文本分類學習(二)文本表示 ...
SVM 和線性分類器是分不開的。因為SVM的核心:高維空間中,在線性可分(如果線性不可分那么就使用核函數轉換為更高維從而變的線性可分)的數據集中尋找一個最優的超平面將數據集分隔開來。 所以要理解SVM首先要明白的就是線性可分和線性分類器。 可以先解釋這張圖,通過這張圖就可以了解線性 ...
接着上一篇。在正式的嘗試使用文本分類算法分類文本的時候,我們得先准備兩件事情: 一,准備適量的訓練文本;二,選擇合適的方法將這些訓練文本進行表示(也就是將文本換一種方式表示) 大家都知道文本其實就是很多詞組成的文章啊。所以很自然的就想到用一系列詞來表示文本。比如我這篇文章,將其分詞之后 ...
直接從特征提取,跳到了BoostSVM,是因為自己一直在寫程序,分析垃圾文本,和思考文本分類用於識別垃圾文本的短處。自己學習文本分類就是為了識別垃圾文本。 中間的博客待自己研究透徹后再補上吧。 因為獲取垃圾文本的時候,發現垃圾文本不是簡單的垃圾文本,它們具有多個特性: 1. 種類繁多 ...
導入數據,這里我將逾期15天以上的都當作正類 1、評分卡簡介 在進行下一步操作之前,我們先來解 ...
一、問題描述 現實中常遇到多分類學習任務,有些二分類學習方法可直接推廣到多分類,但在更多情況下,我們是基於一些基本策略,利用二分類學習器來解決多分類問題。 假設有N個類別C1,C2,......,CN,多分類學習的基本思路是“拆解法”,即將多分類任務拆分為若干個二分類任務 ...