泰米尔语文档分类与车载自组织网络混合MAC协议分析
泰米尔语文档分类
在泰米尔语的文档分类任务中,不同机器学习算法的表现各有不同。实验结果分析显示,通过F1分数可以衡量各算法在不同类别下的性能。
| 算法 | 体育F1分数 | 世界F1分数 | 总体F1分数 |
|---|---|---|---|
| 逻辑回归 | 约0.97 | 0.62 | - |
| SVM(RBF核) | 约0.97 | 0.67 | - |
| SVM(多项式核) | 约0.97 | 0.66 | - |
| 随机森林 | 约0.97 | 0.03 | 0.68 |
| TRoBERT | 约0.97 | 0.88 | 加权平均0.88 |
从表格中可以看出,在体育类别中,各算法的F1分数大致相等,约为0.97。这可能是因为体育新
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