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互联网技术
> 训练算法流程
训练算法流程
图片来源：
乔建忠.
一种基于统计特征面向“类型”主题抓取的网页相关性判断策略研究 ,
现代图书情报技术, 2012 (06).
>>查看本文图片摘要
图片关键词：
流程
训练算法
样本数量
分类器
所属学科：
互联网技术
图片上下文：
、Na-iveBayes［14］、J48［15］和ZeroR［16］。4算法设计本文在设计分类算法时采用训练与分类兼顾的做法。在训练阶段利用特征样本专门训练相应的分类器，而在分类阶段采用增量学习的算法，另外从训练向分类转换也有专门的设计，算法分三个步骤:(1)在分类前需要为专门的
....
分类器建立初始训练数据集。训练集的样本数量取决于两个方面:类目数量，需保证每种类目的样本占有彼此相等的数量;分类评估的结果，依据分类准确率，确定样本数量，同时兼顾分类效率，样本数量不能太大。训练算法流程如图1所示:图1训练算法流程训练的结果是生成分类器对应的向量分类模型文件。向量分类模型文件采用WEKA默认的ARFF格式文件保存。例如系统中采用的类型分类样本集文件内容和格式如下:@relation'InternetDocumentTypeClassificationProblem'@attributedepthnumeric@attributelinknumnumeric@attributepagelenghnumeric@attributemediasizenumeric@attributesentencemeanlengthnumeric@attributetitlelengthnumeric@attributeanchortofullrationumeric@attributeanchormeanlengthnumeric@attributeclass{A01001，A01002，A01003，A01004，A01005，A02001}@data0，266，3178，200，127，45，0．148206，1，A010050，66，3047，28，179，39，0．136856，6，A010050，74，3172，35，126，66，0．075347，3，A010051，521，8090，410，124，45，0．102719，1，A010051，59，2521，31，100，93，0．198334，8，A010050，610，5920，118，740，7，0．81723，7，A010031，605，5865，117，733，7，0．816198，7，A010030，431，3225，66，0，15，0．803411，6，A020010，190，1386，9，693，14，0．830447，6，A020010，1
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