我們可以從樸素貝葉斯和SVM中獲得垃圾郵件過濾的混合算法嗎？

Question

我正在開發垃圾郵件過濾應用程序。我需要關於Naive Bayes & SVM的混合算法的建議（例如，基於特徵向量，概率）。任何幫助表示讚賞。我們可以從Naive bayes & SVM開發混合算法嗎？

Answer 1

不知道爲什麼要合併這兩種特定方法，但可以使用ensemble learning方法。

編輯：根據您的意見，似乎你已經有兩個獨立訓練的分類器，並希望將它們一起用於分類。一種可能的方法是共同校準分類器結果，例如，通過求和和閾值。

即：給定一個輸入，例如，一封電子郵件，樸素貝葉斯和支持向量機產生一個真正有價值的結果;讓我們表示這些結果nb和svm。 您可以用線性迴歸找到係數C1和C2和閾值噸，讓你的電子郵件歸類爲垃圾郵件只有C1 * NB + C2 * SVM >t。當然，您可以使用更精細的方法，但運氣好一點的話，這會比每個分類器的性能稍微好一些。