《表2 分类器的准确率比较》

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具体结果如表2所示，总体来说，使用TF-IDF提取文本特征的支持向量机算法具有相对最高的准确率，为75.1%。当向量化方式为词频矩阵时，集成分类器准确率最高，为74.5%。其他分类器中，逻辑回归分类器的准确率分别为74.2%和74.0%，效果较好，而k近邻分类器准确率最低，仅为48.4%和54.9%。综上，选择文本向量化方法为TF-IDF、分类算法为支持向量机的分类器作为最优分类器，并对其在测试集上的结果作进一步分析。