NLTK中伯努利朴素贝叶斯与scikit-learn之间的结果不同

Question

在使用NLTK中的伯努利朴素贝叶斯算法和scikit-learn模块中的文本分类文本（仅在两个类别中）时，我得到了完全不同的结果。尽管两者之间的总体准确度相当（尽管差异很大），但I型和II型误差的差异很大。特别是，NLTK朴素贝叶斯分类器会提供比类型II错误更多的类型I，而scikit-learn - 则相反。这种“异常”似乎在不同的特征和不同的训练样本中是一致的。是否有一个原因 ？哪两个更值得信赖？

Answer 1

NLTK没有实施伯努利朴素贝叶斯。它实现了多项式朴素贝叶斯，但只允许二进制特征。