这是一个示例，其中有逐步的过程使系统学习并对输入数据进行分类。
它对给定的 5 个数据集域进行了正确分类。此外，它还对停用词进行分类。
例如
输入:docs_new = ['上帝就是爱', '什么在哪里']
输出:
'God is love' => soc.religion.christian
'what is where' => soc.religion.christian
此处 what is where 不应分类，因为它仅包含停用词。 scikit 在这种场景下如何学习函数？
最佳答案
我不确定您使用的是什么分类器。但我们假设您使用朴素贝叶斯分类器。
在这种情况下，样本被标记为给定特定单词模式后验概率最大的类。
后验概率计算为
后验 = 可能性 x 先验
请注意，证据项已被删除，因为它是常数)。此外，还有附加平滑以避免可能性为零的情况。
无论如何，如果您的输入文本中只有停用词，则所有类别的可能性都是恒定的，并且后验概率完全由您的先验概率决定。因此，基本上发生的情况是，朴素贝叶斯分类器(如果先验是根据训练数据估计的)将分配训练数据中最常出现的类标签。
关于machine-learning - scikit learn 对停用词进行分类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25644905/