Naive Bayes & SVM에서 스팸 필터링을위한 하이브리드 알고리즘을 얻을 수 있습니까?

Question

스팸 필터링 응용 프로그램을 개발 중입니다. Naive Bayes & SVM의 하이브리드 알고리즘에 대한 제안이 필요합니다 (예 : 기능 벡터, 확률에 기반). 어떤 도움을 주셔서 감사합니다. Naive bayes & SVM에서 하이브리드 알고리즘을 개발할 수 있습니까?

Answer 1

왜이 두 가지 특정 방법을 병합 하시겠습니까? 그 대신 ensemble learning 방법을 사용할 수 있습니다.

수정 : 귀하의 의견에 따라 이미 독자적으로 훈련 된 분류 자 ​​2 명이 있으며 분류를 위해 함께 사용하고 싶습니다. 이를 수행하는 한 가지 가능한 방법은 분류 결과를 공동 보정하는 것입니다. 합계와 임계 값을 통해.

즉, 입력이 주어집니다. 이메일, Naive Bayes와 SVM 모두 실제 가치있는 결과를 생성합니다. 이 결과를 nb 및 svm으로 나타냅니다. 스팸으로 이메일을 분류 줄 수 있도록 당신은 계수 C1 및 C2 및 임계 값 톤을 찾기 위해 선형 회귀를 사용할 수있는 경우에만 C1 * C2 * SVM + 브라 반트 >t. 물론 더 정교한 방법을 사용할 수도 있지만 운이 좋으면 각 분류 기준보다 약간 더 나은 성능을 제공합니다.