performance - 训练文档的数量对分类时间有什么影响？

Question

训练文档的数量对分类时间有影响吗？对于 K-nn，我知道 K-nn 中的所有计算都是在分类中进行的，而在训练中没有或只做最少的工作。支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等是否也是如此？

Answer 1

只有惰性分类器才有这样的特点，KNN就是其中之一。

• SVM - 分类时间取决于支持向量的数量，这可能但不一定 - 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，除非这些新文档携带很多新词，因为 NB 分类时间是 O( 特征数 )，所以如果你不扩大词汇量（在 BOW 模型的情况下）你可以安全使用大量训练数据
• 决策树 - 与 NB 相同，它仅取决于特征的数量（以及问题的复杂性，不随实例数量而变化）
• 神经网络——这里的分类时间只取决于神经元的数量