TF-IDF vs XGBoost vs CNN

Question

我有一个自然语言数据集，我正在进行分类。

tf-idf模型总是比卷积神经网络模型表现更好。

我已经进行了很多超参数调整，但tf-idf模型的性能仍然更好。

事实上，tf-idf模型的表现也优于XGBoost模型。

我们可以有把握地说，在某些情况下，基本和原始的机器学习模型可以比深度学习模型表现更好吗？

Answer 1

您应该测试RNN模型。我不认为你的原始机器学习模型比RNN模型更好。

Answer 2

根据我的发现，我使用基于命名实体识别，词形还原和POS标签的高维特征研究问题分类器。由于每个文档现在都具有高维向量，因此诸如SVM的算法比RNN执行得更好。因此，我可以有把握地得出结论，传统的ML算法可以比某些数据集的基于深度学习的模型表现更好。