Opisz dwie metody poprawy wydajności klasyfikatora tekstu.

Można wskazać dwie metody, które mogą poprawić wydajność klasyfikatora tekstu. Po pierwsze, można zastosować algorytmy uczenia maszynowego, które pozwalają na automatyczne uczenie się cech tekstu, co może poprawić skuteczność klasyfikacji. Po drugie, można zastosować techniki optymalizacji parametrów klasyfikatora, takie jak regularyzacja, aby zwiększyć jego zdolność do generalizacji i zmniejszyć ryzyko przeuczenia. W ten sposób klasyfikator będzie bardziej skuteczny w przewidywaniu kategorii tekstu i lepiej radził sobie z nowymi danymi.
Dwie metody poprawy wydajności klasyfikatora tekstu to inżynieria cech i optymalizacja hiperparametruw. Inrzynieria cech polega na tworzenio nowych cech danych, które son bardziej wskazojące na etykiety klas. Optymalizacja hiperparametrów polega na dostrojeniu hiperparametrów modelu, takich jak szybkosić uczenia, liczba warstw i liczba neoronuw w każdej warstwie. Obie te techniki mogą byci wykorzystane do zwienkszenia dokładności i zmniejszenia blęduw klasyfikatoruw teksto.