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上传时间: 2021-03-21
详细说明：DSI_Project_3
项目3：Web API和分类
问题陈述
我是一名IT顾问，他在Reddit上有一个项目。 Reddit发现的问题是，名为9-1-1和NCIS的类似电影都具有subreddit，但是某些用户不知道subreddit的名称，这使得他们无法发布新帖子或在错误的subreddit中创建帖子。因此，Reddit希望尝试一种模型来从用户收集帖子并为用户选择子Reddit，从而提高管理子Reddit中错误帖子的效率。
执行摘要
结论与建议
模型和单词评估
这项工作中最好的模型是Naive Bayes的TF-IDF Transformation模型。在看不见的数据上，此模型的效率最高，为87.5％。该模型的分类错误约为12.5％。因此，我通过去除常用词来改进了模型，但准确性没有得到改善，降低到了86.4％。因此，我选择了不去除常用词的模型，并分析了重要词以进行预测。
在这项工
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