我想对一个数据集Credit Scoring进行分类，该数据集由 21 个属性组成，其中一些是数字，另一些是布尔值。
对于输出，我想根据这些属性知道他们的信用是好是坏，而不需要计算信用评分的任何数值。
我正在使用 Weka 来完成这项任务。但是，我不确定哪种数据集的最佳/理想分类器是什么。
这里的任何人都可以将我引向正确的方向吗？
此类数据的最佳分类器是什么？
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2021-10-29 10:55:27
1个回答
嗯，这取决于数据的结构。最好的方法是通过网格搜索尝试所有具有不同参数的智能模型，如朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机。没有任何模型在分类时总是效果最好。但是，如果设置正确，神经网络（weka 上称为多层感知器）应该会更好。