24、文本分类算法与模型调优

文本分类算法与模型调优

1. 模型超参数与调优

在机器学习中，存在一些参数无法直接从数据中学习得到，它们需要在运行和训练模型之前进行设置，这些参数被称为超参数，例如用于确定模型复杂度、学习能力等的参数。选择一组最优的模型超参数，使模型达到良好的预测准确率的过程，被称为模型调优。常见的模型调优方法有随机搜索和网格搜索。

2. 常用分类算法

常见的文本分类算法有多种，下面介绍几种常用的算法：
- 多项式朴素贝叶斯
- 逻辑回归
- 支持向量机
- 随机森林
- 梯度提升机

其中，随机森林和梯度提升机属于集成技术，它们通过组合多个模型来进行学习和预测。此外，基于深度学习的技术也逐渐流行，这些技术使用多个隐藏层并结合多个神经网络模型来构建复杂的分类模型。

3. 多项式朴素贝叶斯

多项式朴素贝叶斯是朴素贝叶斯算法的一个特殊情况，用于处理类别数超过两个的预测和分类任务。

3.1 朴素贝叶斯算法原理

朴素贝叶斯是一种监督学习算法，基于贝叶斯定理。它有一个“朴素”的假设，即每个特征之间完全独立。给定响应类变量 $y$ 和一组 $n$ 个特征组成的特征向量 ${x_1, x_2, \cdots, x_n}$，根据贝叶斯定理，在给定特征的情况下 $y$ 发生的概率可以表示为：
[P(y|x_1, x_2, \cdots, x_n) = \frac{P(y) \times P(x_1, x_2, \cdots, x_n|y)}{P(x_1, x_2, \cdots, x_n)}]
在假设 $P(x_i|y, x_1, x_