その他令和8年1月7日

データ前処理と特徴抽出

掲載日

令和8年1月7日

号種

本紙

原文ページ

p.12

出典：官報発行サイト（内閣府）の掲載情報をもとに整理しています。重要な確認は公式原文を基準にしてください。

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令和8年1月7日|p.12

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## 2.2.2 特征提取

特征提取是文本分类的关键步骤之一。常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。这些方法可以将文本转换为向量形式，便于后续的机器学习算法处理。

## 2.2.3 模型选择与训练

选择合适的模型对于提高分类效果至关重要。常见的文本分类模型包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest）等。通过交叉验证等方法，可以选出最优的模型参数。

## 2.2.4 模型评估

模型评估是检验模型性能的重要环节。常用的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）。通过这些指标，可以全面了解模型的分类效果。

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