weikaでデータセット（stringToWord）フィルタを分類

Question

私はwekaで新しいです。

私は特定の会社についてのデータセット（ツイッターデータ）を持っています。 フィルタは私が使用しました：string to word ..と私はオプションwordstokeep = 100を変更して精度を向上させます。 その後、私は分類器を適用： KSTAR 55％、ランダムフォレスト57％、SMO 58％ これらのないよう、最も良い結果を..

任意のアイデアは、それは私は非常によく、それを改善するのに役立ち、そこにあります> >

Answer 1

まず、データを前処理してみてください。 Twitterのデータには多くのノイズが含まれています。削除：あなたが行うことができます

1. URL
2. リツイート
3. ハッシュタグ
4. 特殊文字を もう一つは、nグラムを使用することです。異なるnグラムを試して、どれがあなたに最も適しているかを確認してください。私のテイクはunigrams + bigramsと一緒に行きます。

また、naiveBayesMultinomialクラシファイアを使用することをお勧めします。これは、特に感情分析でテキスト分類を使用するのが最も効果的です.Plusも超高速です。コードでデータを前処理する場合は、私に教えてください:)