百家乐,百家乐平台,百家乐官方网站,百家乐在线游戏,百家乐网址,百家乐平台推荐,百家乐网址,百家乐试玩,百家乐的玩法,百家乐赔率,百家乐技巧,百家乐补牌,百家乐公式,百家乐打法,百家乐稳赢技巧,百家乐电子,百家乐游戏,21点,德州扑克,老虎机,快三,pk10,时时彩,北京赛车这样的正常而且带有游戏关键字的句子。同时当训练数据过少，输入句子包含了训练数据中并没有 c 出现过的词语，该词语也会被分类器所忽略。cherry 分类器可以通过启用 debug 模式得到被错误划分的数据以及其权重最高的词语，你可以根据输出的词语来调整训练数据。我们之后可以通过 Adaboost 算法动态调整每个词语的权重，这个功能我们会在下一个版本推出。另外一方面，现实生活中，正常的句子比赌博类别的句子出现的概率要多得多，这点我们也可以从训练数据的比例上面体现，适当增加正常类别句子的数量，也可以赋予正常类别句子高权重，不过要小心 Accuracy_paradox 的问题。我们在测试的时候，可以根据混淆矩阵以及 ROC 曲线来分析分类器的效果，再进行数据调整。

　　如果业务的需求是尽可能找到潜在的阳性数据（例如癌症初检）那么就要求高查全率，不过对应的，高查全率会导致查准率降低。（可以这样理解，假如所有句子都判断成赌博类别，那么所有确实是赌博类别的句子确实都被检测到了，但是查准率变得很低。）影响查全率以及查准率的一点是训练数据数量的比例，日常的句子中，赌博类别的句子与正常类别的句子比例可能是 1:50。也就是说随便给出一个句子，不用看内容，那么它有 98% 是正常的。不过在某些情况下，例如热门评论区打广告的用户就很多，那么这个比例就变成 1:10 或者 1:20，这个比例是根据具体业务而调整的。训练数据也应该遵循这个比例，但是实现中，我们必须要找到大量独立分布的数据才能遵循这个比例，这就是机器学习数据常遇到的不均衡分类问题。要解决这个问题，可以引入 Adaboost 算法动态调整每个词语的权重。我们可以通过 - p 参数输出 ROC 曲线：

　　前两个是垃圾内容，但是即使我们添加垃圾内容的数据集，也很难判断正确。最后一个前一小段是赌博类别的句子，后面一长串是无意义或者正常类别的句子，分类器综合判断它是正确的句子。解决这个问题我们可以用一个简单的方法，计算句子的熵，也就是无序程度。每个句子都有合理的长度以及合理的无序程度，什么意思呢？句子的长度大约遵循正态分布，极长（不包含标点符号）或者极短的句子出现的概率比较低，同时，通常一个句子中的词语不会重复出现很多次，它的无序程度是在某个范围的。当我们看到前两个句子，因为它们词语的重复度非常高，所以句子的无序度非常低，如何计算句子的无序程度呢？