【发布时间】：2018-06-06 04:45:21
【问题描述】：
我正在对 Twitter 数据进行情绪分析。我尝试了几个朴素贝叶斯模型，如基线朴素贝叶斯、多项式 NB、伯努利 NB、半监督 NB。我的问题是了解我们是否可以通过以下两种方式组合模型来提高性能？
- NB+MNB+SSNB
- NB+BNB+SSNB
谢谢
【问题讨论】：
标签： nlp data-science text-classification naivebayes bernoulli-probability
【发布时间】：2018-06-06 04:45:21
【问题描述】：
天真的方式： 1）取平均分并进行最终预测。 2）做预测，然后获得最大票
机器学习方式： 您需要使用集成方法 - 进行堆叠。为这些模型准备一个元模型。
你可以参考这个https://machinelearningmastery.com/machine-learning-ensembles-with-r/。此处使用 R 中的 caret 包完成。
您也可以使用旗舰库 sklearn 在 python 中执行类似的操作。
【讨论】：