【问题标题】:Mahout Naive Bayes Classifier for Items项目的 Mahout 朴素贝叶斯分类器
【发布时间】:2012-04-28 16:22:49
【问题描述】:

团队,

我正在做一个项目,我需要将项目分类到某个类别。我有一个文件作为输入;其中包含目标变量和空格分隔的特征。我的训练数据看起来像

类别名称 [Tab] 数据字符串

水暖 [Tab] 水龙头 塑料管 PVC 管 冷水管 热水管 三通出口向上 弯头向上 弯头向下 闸阀 截止阀

油漆 [Tab] 象牙黑 焦琥珀 卡普特莫尔图姆紫罗兰 大地红 黄色 赭石 钛白 镉黄 浅镉黄 深

布料 [Tab] 衬衫 T 恤 Pent Jeans Tee Cargo

嗯,我有很多类别。我这里有几个问题

  1. 我是否使用正确的数据进行训练?如果没有,我应该使用什么?
  2. 训练和测试模型后,下一步是什么?如何使用输出?

请帮我解决这个问题

谢谢,

尼米什

【问题讨论】:

  • 每个类别是否有多个条目,例如'Paint' 类别有几行,每行都有一组不同但重叠的单词?
  • 您可以查看chimpler.wordpress.com/2013/03/13/… 的教程,它正在实现与您正在尝试做的非常相似的事情。

标签: machine-learning mahout bayesian classification


【解决方案1】:

是的,一旦你得到一些输出,你就可以用它来测试。 您可以看到一些测试数据集生成一些测试结果。 有些是好的,但有些不是。 调整模型或测试数据集可能是您的下一步。

【讨论】:

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