《表3 不同分类器组合识别结果》

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《基于协同训练算法的微博垃圾评论识别》

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由图2可知，LR与SVM的性能要比剩余几种分类模型要好，因此实验中选择LR与SVM作为协同训练的二个基分类器。测试LR与SVM互相结合形成的4种协同方式的分类性能，结果见表3，其中h1为评论内容特征视图上的分类器，h2为评论用户视图上的分类器，组合1的分类性能最佳。因此选取组合1作为本文方法所选用的基分类器组合。