TF-IDF vs XGBoost vs CNN

Question

我有一个自然语言数据集，我正在执行分类。

tf-idf模型总是比卷积神经网络模型性能更好。

我已经执行了很多超参数调优，但tf-idf模型的性能仍然更好。

事实上，tf-idf模型也比XGBoost模型执行得更好。

我们可以放心地说，在某些情况下，基本和原始机器学习模型可以比深度学习模型执行得更好吗？

Answer 1

根据我的发现，我开发了一个问题分类器，它使用了基于命名实体识别、词汇化和POS标签的高维特征。由于每个文档现在都有一个高维向量，因此SVM等算法的性能比RNN更好。因此，我可以有把握地得出结论，对于某些数据集，传统的ML算法可以比基于深度学习的模型执行得更好。

Answer 2

您应该测试RNN模型。我不认为你的原始机器学习模型比RNN模型更好。