svm - Naive Bayes と SVM からスパム フィルタリング用のハイブリッド アルゴリズムを取得できますか?

Question

スパム フィルタリング アプリケーションを開発しています。Naive Bayes & SVM からのハイブリッド アルゴリズムに関する提案が必要です (たとえば、特徴ベクトル、確率に基づく)。どんな助けでも大歓迎です。単純ベイズと SVM からハイブリッド アルゴリズムを開発できますか?

Answer 1

これら 2 つの特定の方法をマージする理由はわかりませんが、そのためにアンサンブル学習方法を使用できます。

EDIT：あなたのコメントに基づいて、あなたはすでに2つの独立して訓練された分類子を持っているようで、分類のためにそれらを一緒に使用したいと考えています。これを行うための 1 つの可能な方法は、たとえば合計としきい値処理を介して、分類子の結果を共同調整することです。

つまり、電子メールなどの入力が与えられると、Naive Bayes と SVM の両方が実際の価値のある結果を生成します。これらの結果をnbおよびsvmとしましょう。線形回帰を使用して係数c1とc2およびしきい値tを見つけ、 c1 * nb + c2 * svm > tの場合にのみ電子メールをスパムとして分類することができます。もちろん、より複雑な方法を使用することもできますが、運が良ければ、各分類子を個別に使用するよりもわずかに優れたパフォーマンスが得られます。