ネット記事の疾患予測サーバの性能

ネット記事データで学習したベイズ分類器の分類実験を行った。 学習データは各カテゴリ50件，総数で250件の抄録である。

正確度（Accuracy）は88.2%であった。これはKHcoderのときよりも正確度が低くなっている。

理由としては、「taigan」の精度が46.2％と低いためであると考えられる。なお、この結果はストップワードを使用している。

また、ストップワードをかけずに分類実験を行った結果を下記に示す。

正確度は90.6％となった。