我将使用垃圾邮件分类作为示例。规范的方法是对电子邮件的随机样本进行手工分类，并使用它们来训练 NB 分类器。
太好了，现在假设我添加了一堆我知道不是垃圾邮件的存档电子邮件。这是否会扭曲我的分类器结果，因为现在垃圾邮件:非垃圾邮件的比例不再具有代表性？我可以想到发生这种情况的两种方式:
- 这些功能变得过于非垃圾邮件。
- 该算法在分类中隐式使用概率(垃圾邮件)(就像概率(医疗状况)会因医疗状况的稀有性而贬值一样，即使测试结果呈阳性。
一般来说，训练数据越多越好，所以如果不破坏算法，我想添加它。
最佳答案
您可以对所有数据进行训练，而不必担心比例问题。也就是说，正如您所观察到的，扭曲比例会扭曲概率并导致不良结果。如果您有 20% 的垃圾邮件流，并针对 99% 的垃圾邮件和 1% 的好电子邮件(火腿)训练垃圾邮件过滤器，那么您最终会得到一个超激进的过滤器。
常见的方法分为两步:
- 通过运行具有代表性的数据样本来为过滤器播种(例如，垃圾邮件过滤器场景中的 1,000 封电子邮件)。
- 当过滤器遇到其他数据时，仅在过滤器出错时才更新权重。这称为“错误训练”。
如果您遵循这种方法，您的过滤器就不会因突然爆发的垃圾邮件而感到困惑，这些垃圾邮件恰好包含“喇叭”一词以及真正的垃圾邮件词。它只会在必要时进行调整，但在错误时会尽快 catch 。这是防止大多数垃圾邮件发送者现在采用的“贝叶斯中毒”方法的一种方法。他们可能会用大量垃圾来扰乱他们的信息，但他们只有这么多的方式来描述他们的产品或服务，而这些词语永远都是垃圾邮件。
关于machine-learning - 我的朴素贝叶斯训练数据是否需要成比例？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33398883/