Ефективність алгоритмів машинного навчання на прикладі задачі класифікації текстів

Authors

  • Д. М. Бевз Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • П. В. Римар Донецький національний університет імені Василя Стуса

Abstract

Мета дослідження полягає у вивченні та порівнянні ефективності різних алгоритмів машинного навчання для задачі класифікації текстів. Для цього були обрані три алгоритми: наївний класифікатор Баєса, логістична регресія та дерево ухвалення рішень [1, 2].

Author Biographies

Д. М. Бевз , Донецький національний університет імені Василя Стуса

здобувач вищої освіти 2 курсу ОС «Магістр» спеціальності 122 Комп’ютерні науки

П. В. Римар , Донецький національний університет імені Василя Стуса

старший викладач кафедри інформаційних технологій

References

Palanivinayagam A., El-Bayeh C. Z., Damaševičius R. A Review of Twenty Years of Machine-Learning-Based Text Classification: A Systematic Review. Algorithms 2023. № 16(5). 236 p.

Naive Bayes Classifier Explained: Applications and Practice Problems of Naive Bayes Classifier: вебсайт. URL: https://www.analyticsvidhya.com

Kaggle: вебсайт. URL: https://www.kaggle.com 4. BBC articles fulltext and category: вебсайт. URL: https://www.kaggle.com

Downloads

Published

2024-09-21

Issue

2023

Section

СЕКЦІЯ 1 МЕТОДИ ОБРОБКИ І АНАЛІЗУ ДАНИХ