机器学习_新课堂检测

Question

我有数据挖掘问题，希望对方法部分提出您的建议/意见。

这是一个多类问题，我需要构建分类器，对于新的数据点，算法应该能够识别数据点是属于现有类还是属于新类（C + 1）。

我遵循的当前方法是，如果特定类的概率> 60％，则记录被分类到该类，如果没有类具有> 60％概率，那么记录将被分类到新课（C + 1）。

但新类认可的准确性很低（约30％至40％）。我使用了C5.0提升的决策树算法。

95％的功能都有二进制数据。

任何人都可以为此建议任何其他替代方法/算法。

斯

Answer 1

有许多监督分类备选方案，对于R的情况，一个优秀选项是使用e1071包的支持向量机分类。我还建议尝试评估softmax神经网络。