История страницы
...
Более подробно о методах классификации можно посмотреть здесь: Обзор методов классификации в машинном обучении с помощью Scikit-Learn (tproger.ru)
Параметры действия
...
- Результат - результат показывает процент точности обученной модели, полученный путем сравнения тестовой и тренировочной выборки в процентном соотношении.
Настройки
Свойство | Описание | Тип данных | Пример заполнения | Обязательное |
|---|---|---|---|---|
| Параметры | ||||
| Данные для обучения | Путь к папке с данными для обучения модели классификации. Внутри папки содержатся подпапки, названия которых – это название класса. Внутри каждой подпапки должны быть txt-файлы с различными текстами, которые соответствуют классу. | Robin.FolderPath | C:\Классификатор\Классификатор\result | Да |
| Папка с результатом | Путь к папке, в которую будет сохранена обученная модель классификации. | Robin.FolderPath | C:\Классификатор\Классификатор\model | Да |
| Метод | Метод, который будет использоваться для обучения модели классификации. | Robin.String | выбирается из выпадающего списка | Да |
Перезаписать | Если значение "true", и в папке с результатом уже существует файл с таким же именем и расширением, то он будет перезаписан. Если "false", файл перезаписан не будет, и действие вернет ошибку. | Robin.Boolean | отметка галочкой | Нет |
Стоп-слова | Путь к txt-файлу, который содержит стоп-слова, которые не будут учитываться при обучении модели классификации. Каждое стоп-слово должно быть записано на новой строке. | Robin.FilePath | C:\Классификатор\Классификатор\stopwords.txt | Нет |
| Словосочетания | Путь к txt-файлу, содержащему словосочетания, которые при обучении модели важно не разделять на отдельные слова для сохранения смысла всей фразы. Каждое словосочетание должно быть записано на новой строке. | Robin.FilePath | C:\Классификатор\Классификатор\combinations.txt | Нет |
| Результаты | ||||
| Результат | Процент точности обученной модели. | Robin.Numeric |
Особые условия использования
...
Обзор
Инструменты контента