python - 如何通过错误分析深入了解文本分类？
问题描述
我正在为方言做文本分类。我正在使用带有 countVectorizer 的朴素贝叶斯分类器。我有很多错误分类的文本。有没有一种方法可以分析这些错误以找出分类出错的地方？例如，如果我可以知道哪些词被用于将文本误分类为 A，而它应该被分类为 B，然后我可以从 A 的语料库中取出这些词。
应该切换到使用聚类的无监督学习吗？还是神经网络和深度学习？如果朴素贝叶斯分类器不起作用。
另外，我怎么知道 countVectorizer 如何对文档进行分类？以及他使用哪些词对文档进行分类。
解决方案
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？
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