22、HBN与其他分类器的比较

HBN与其他分类器的比较

1 引言

在机器学习领域，分类器的选择至关重要。不同的分类器在不同任务上的表现差异显著。本文将重点探讨分层贝叶斯网络（Hierarchical Bayesian Network, HBN）与其他常见分类器的性能对比，旨在为研究者和从业者提供选择分类器时的参考依据。通过对多种分类器的深入分析，本文将揭示HBN的独特优势及其局限性。

2 性能对比

2.1 准确率

准确率是衡量分类器性能的关键指标之一。HBN在多个公开数据集上的准确率表现优异，尤其在处理高维数据时表现出色。表1展示了HBN与其他分类器在三个不同数据集上的准确率对比。

数据集	HBN	支持向量机	随机森林	决策树
MNIST	98.5%	97.8%	96.5%	94.2%
CIFAR-10	87.3%	85.6%	84.1%	81.9%
IMDb Review	91.2%	89.5%