培训文件数量对分类时间有何影响？

Question

培训文件数量对分类时间有影响吗？我知道K-nn K-nn中的所有计算都是在分类中进行的，而在训练中没有或最少的工作。 SVM，朴素贝叶斯，决策树等情况是否相同？

Answer 1

只有 lazy 分类器具有这样的特征，其中一个是KNN。

• SVM - 分类时间取决于支持向量的数量，支持向量可能但不一定 - 取决于训练文档的数量（它们是SV数量的上限）
• 朴素贝叶斯 - 没有影响，除非这些新文件带有许多新词，因为NB分类时间是O（特征数量），所以如果你不放大词汇表（如果是BOW模型）你是安全使用许多培训数据
• 决策树 - 与NB相同，它仅取决于功能的数量（以及问题的复杂性，不随实例数量而变化）
• 神经网络 - 这里的分类时间仅取决于神经元的数量