Оценка качества классификации текстовых материалов с использованием алгоритма машинного обучения «случайный лес» - Веретенников, И.С.; Карташев, Е.А.; Царегородцев, А.Л. (Известия Алтайского государственного университета)
Представлены результаты оценки качества классификации текстовых материалов алгоритмом машинного обучения «случайный лес», реализованным в библиотеке scikit-learn. Приведено описание применяемых функций из данной библиотеки, а также параметров, которые влияют на качества классификации. Описаны основные этапы работ классификации текстовых материалов: формирование наборов материалов для обучения и контроля (обеспечение репрезентативности выборки, обработка текста, определение групп для обучения и контроля); обучение модели классификатора; тестирование модели классификатора; оценка качества полученных результатов. Осуществлена оценка качества с использованием таких характеристик, как точность (precision), полнота (recall) и F-меры работы классификатора для различных вариантов подготовки данных: сбалансированная и несбалансированная обучающие группы материалов, при этом для последней был предусмотрен вариант с преобразованием текста в набор токенов. По результатам работы определены основные направления для повышения качества классификации текстовых материалов алгоритмом машинного обучения «случайный лес». DOI 10.14258/izvasu(2017)4-13