Mejora de los modelos de clasificación de texto
Aunque el marco anterior se puede aplicar a una serie de problemas de clasificación de texto, para lograr una buena precisión se pueden realizar algunas mejoras en el marco general. A modo de ejemplo, a continuación se ofrecen algunos consejos para impulsar el rendimiento de los modelos de clasificación de texto y este marco.
1. Limpieza de texto: La limpieza de texto puede ayudar a reducir el ruido presente en los datos de texto en forma de palabras vacías, signos de puntuación, variaciones de sufijo, etc. Este post puede ayudar a comprender cómo poner en práctica la clasificación de texto en detalle.
2. Funciones de Hstacking Text / NLP con vectores de función de texto: En la sección de ingeniería de características, generamos una serie de vectros de características diferentes, y su combinación puede ayudar a mejorar la precisión del clasificador.
3. Ajuste de hiperparámter en el modelado: Ajustar los parámetrosLos "parámetros" son variables o criterios que se utilizan para definir, medir o evaluar un fenómeno o sistema. En diversos campos como la estadística, la informática y la investigación científica, los parámetros son fundamentales para establecer normas y estándares que guían el análisis y la interpretación de datos. Su adecuada selección y manejo son cruciales para obtener resultados precisos y relevantes en cualquier estudio o proyecto.... es un paso importante, una serie de parámetros como la longitud del árbol, las hojas, los parámetros de la red, etc. se pueden ajustar para obtener un modelo de mejor ajuste.
4. Modelos de conjuntos: Apilar diferentes modelos y combinar sus resultados puede ayudar a mejorar aún más los resultados. Lea más sobre los modelos de conjuntos aquí.
