我训练了三组text classifier有什么问题？ 举报 理由 举报 取消 一组是Decision Tree，一组是SVM，一组是Adaboost，为什么最后留出1/4的数据validation时正确率都在95%以上，但是提交测试时正确率只有75%？大概1800组数据，维度是20000左右的sparse数据。（遇到这种情况很奇怪，希望能听到大家的见解和常见调参数的技巧，我怀疑是overfitting了） 2018年2月13日 3 条回复 932 次浏览 决策树,学习,数据挖掘,机器,集成
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training sample每次一样吗？既然sample size不大可以试试5 fold cross validation
如果你的feature是n-gram，可以使用information gain，chi-square，fisher score等方法进行feature selection，筛选出少数对分类最effective的n-gram。
可做一下cross validation，同一算法可以多跑几次，每次shuffle一下数据然后再做CV。如果还是这样，那还有一种最蛋疼的情况：训练集和测试集分布差别有点大，虽然这种情况并不常见