専門家の皆様、
私たちはテキスト分類問題を扱っています。約 50 クラスの約 80,000 件のレコードがあります。データは非常に不均衡です。 2 つの列があり、1 つは説明用、もう 1 つはクラスを含みます。
これまで、次のモデルとテクニックを試してきました:
得られた最大精度は 70% であることがわかります (ランダム フォレストと Google Bert)。
精度を向上させる余地はありますか?
「はい」の場合、精度を向上させるために他にどのような手法やモデルを使用できますか?
以上がテキスト分類の ML モデルの精度を向上させるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。