内核解析：比较sklearn逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树【预测概率】

最新推荐文章于 2024-07-08 04:15:02 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yellow_python/article/details/104863562
本文通过极简文本分类案例，对比了sklearn库中的逻辑回归、朴素贝叶斯和决策树模型在预测概率上的表现。逻辑回归在准确性和效率上表现良好，朴素贝叶斯速度快但结果可能过于简化，而决策树则可能因为随机性导致不稳定。

文章目录

前言

  • 逻辑回归和朴素贝叶斯是业界常用的有监督分类模型
  • 总体而言：
    逻辑回归较准
    朴素贝叶斯速度较快
    决策树较飘（因此，随机森林也会有点飘）
  • 通常优先选用逻辑回归
  • 下面使用极简文本分类例子进行验证

极简文本分类代码

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
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