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. Como um exemplo, a continuación se ofrecen algunos consejos para impulsar el rendimiento de los modelos de clasificación de texto y este marco.
1. Limpeza de texto: La limpieza de texto puede ayudar a reducir el ruido presente en los datos de texto en forma de palabras vacías, sinais de pontuação, 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 parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto.... 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.
