審計(jì)組長(zhǎng)是指審計(jì)組實(shí)施審計(jì)某個(gè)項(xiàng)目過程中在行政和業(yè)務(wù)方面的主要負(fù)責(zé)人，是審計(jì)組開展與審計(jì)事項(xiàng)有關(guān)各項(xiàng)活動(dòng)的組織者和指揮者，是審計(jì)組實(shí)施審計(jì)工作的核心。
審計(jì)副組長(zhǎng)是把握統(tǒng)計(jì)各審計(jì)員的數(shù)據(jù)。根據(jù)審計(jì)實(shí)施方案的分工協(xié)助審計(jì)組組長(zhǎng)履行審計(jì)現(xiàn)場(chǎng)管理和審計(jì)查證等職責(zé)。
作為重慶科技創(chuàng)新審計(jì)組組長(zhǎng)，必須具備專業(yè)知識(shí)和管理技能，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的審計(jì)要求和挑戰(zhàn)。這項(xiàng)職位需要在科技領(lǐng)域具有深厚的專業(yè)背景和審計(jì)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)還需要具備領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)、制定審計(jì)策略以及解決問題的能力。
作為重慶科技創(chuàng)新審計(jì)組組長(zhǎng)，您的主要職責(zé)包括但不限于：
擔(dān)任重慶科技創(chuàng)新審計(jì)組組長(zhǎng)意味著面臨諸多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)需要您具備應(yīng)對(duì)的能力和智慧：
重慶科技創(chuàng)新審計(jì)組組長(zhǎng)是一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)和責(zé)任的職位，需要不斷提升自身能力，與時(shí)俱進(jìn)，勇于面對(duì)各種困難和挑戰(zhàn)。只有具備優(yōu)秀的專業(yè)素養(yǎng)和領(lǐng)導(dǎo)技能，才能勝任這一職位，為公司的科技創(chuàng)新發(fā)展貢獻(xiàn)力量。
、圍繞中心,依法監(jiān)督,獨(dú)立審計(jì),客觀公正,文明執(zhí)法。 二、集思廣益,深入分析,實(shí)事求是,依法處理。 三、認(rèn)真聽取意見,認(rèn)真審查、補(bǔ)充證據(jù),獨(dú)立判斷
簡(jiǎn)單地講，組長(zhǎng)是做好組織、監(jiān)督、起草報(bào)告、項(xiàng)目指揮。詳細(xì)地說，審計(jì)組組長(zhǎng)的工作職責(zé)包括：編制或者審定審計(jì)實(shí)施方案；組織實(shí)施審計(jì)工作；督導(dǎo)審計(jì)組成員的工作；審核審計(jì)工作底稿和審計(jì)證據(jù)；組織編制并審核審計(jì)組起草的審計(jì)報(bào)告、審計(jì)決定書、審計(jì)移送處理書、專題報(bào)告、審計(jì)信息；配置和管理審計(jì)組的資源；審計(jì)機(jī)關(guān)規(guī)定的其他職責(zé)。
審計(jì)組組長(zhǎng)應(yīng)當(dāng)對(duì)審計(jì)項(xiàng)目的總體質(zhì)量負(fù)責(zé)。
審計(jì)組組長(zhǎng)將其工作職責(zé)委托給主審或者審計(jì)組其他成員的，仍應(yīng)當(dāng)對(duì)委托事項(xiàng)承擔(dān)責(zé)任。受委托的成員在受托范圍內(nèi)承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。
審計(jì)組一般我地還會(huì)設(shè)立主審這個(gè)角色輔助組長(zhǎng)，幫助組長(zhǎng)做工作，工作內(nèi)容與組長(zhǎng)相同。
一、審計(jì)組長(zhǎng)(主審)在審計(jì)前應(yīng)該履行的職責(zé)：
(一)接受任務(wù)后,應(yīng)及時(shí)帶領(lǐng)成員作好審前調(diào)查,了解被審計(jì)單位的基本情況,收集與審計(jì)項(xiàng)目有關(guān)的資料,積極組織審前培訓(xùn)。
(二)應(yīng)負(fù)責(zé)編制審計(jì)實(shí)施方案,根據(jù)審前調(diào)查的情況,確定審計(jì)目標(biāo)、審計(jì)范圍、審計(jì)內(nèi)容、審計(jì)重點(diǎn)、審計(jì)方法和步驟,預(yù)定審計(jì)工作起至?xí)r間,確定審計(jì)組成員分工。
(三)審計(jì)組長(zhǎng)(主審)對(duì)審計(jì)實(shí)施方案編制、調(diào)整不當(dāng),造成重大違規(guī)問題應(yīng)當(dāng)查出而未能查出的,承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。二、審計(jì)組長(zhǎng)(主審)在實(shí)施審計(jì)期間應(yīng)該履行的職責(zé)：在收集審計(jì)證據(jù)時(shí),對(duì)實(shí)現(xiàn)審計(jì)目標(biāo)有重要影響的審計(jì)事項(xiàng)的審計(jì)步驟和方法難以實(shí)施或者實(shí)施后難以取得充分審計(jì)證據(jù)的,審計(jì)人員實(shí)施追加或者替代的審計(jì)步驟和方法,仍難以取得充分審計(jì)證據(jù)的,由審計(jì)組長(zhǎng)(主審)確認(rèn),并在審計(jì)日記中予以記錄和審計(jì)報(bào)告中予以反映。
在企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)中，內(nèi)控和審計(jì)機(jī)制扮演著至關(guān)重要的角色。而在這一過程中，**審計(jì)組組長(zhǎng)**作為核心職位，不僅需要掌握豐富的審計(jì)知識(shí)，還需具備良好的管理能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。本文將對(duì)審計(jì)組組長(zhǎng)的職責(zé)、要求以及職場(chǎng)發(fā)展進(jìn)行全面解析，為有意從事此職業(yè)的人士提供重要的參考。
審計(jì)組組長(zhǎng)是指在審計(jì)團(tuán)隊(duì)中負(fù)責(zé)組織、協(xié)調(diào)和實(shí)施審計(jì)工作的負(fù)責(zé)人。其主要任務(wù)是確保審計(jì)流程的順利進(jìn)行，準(zhǔn)確評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和內(nèi)部控制質(zhì)量。他們通常隸屬于企業(yè)的審計(jì)部門或外部的審計(jì)服務(wù)機(jī)構(gòu)，直接向高層管理人員或合伙人匯報(bào)工作。
作為審計(jì)團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)者，審計(jì)組組長(zhǎng)的職責(zé)主要包括但不限于以下幾個(gè)方面：
為勝任審計(jì)組組長(zhǎng)的角色，職場(chǎng)人士需具備以下條件：
審計(jì)組組長(zhǎng)在職場(chǎng)上的發(fā)展路線一般有以下幾種選擇：
總之，作為審計(jì)組組長(zhǎng)，不僅要具備深厚的專業(yè)知識(shí)，還需在團(tuán)隊(duì)管理與溝通協(xié)作方面展現(xiàn)出較強(qiáng)的能力。這一職位在企業(yè)內(nèi)部控和財(cái)務(wù)透明度中起著至關(guān)重要的作用。因此，追求這一職業(yè)的年輕人，應(yīng)當(dāng)做好專業(yè)提升與軟技能訓(xùn)練，以便在未來的職場(chǎng)中脫穎而出。
感謝您閱讀完這篇文章，希望通過本篇文章您能對(duì)**審計(jì)組組長(zhǎng)**這一職位有更深入的了解，并幫助您在未來職業(yè)發(fā)展中做出更明智的選擇。
若被審計(jì)單位不配合你的審計(jì)工作：
1、你應(yīng)該在你所審計(jì)的業(yè)務(wù)內(nèi)尋找該單位的最薄弱點(diǎn)進(jìn)行突破，上綱上線找負(fù)責(zé)人談話 。
2、不要急于工作，先了解有關(guān)情況，與一般工作人員接觸交談，取得有用信息，然后與有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行溝通。
3、被審計(jì)單位不配合，溝通很重要，畢竟會(huì)計(jì)上面還有領(lǐng)導(dǎo)，實(shí)在不行就和委托人溝通，讓委托人居間調(diào)和，如果這些都行不通的話，那就出具非標(biāo)準(zhǔn)的審計(jì)報(bào)告。
4、找被審計(jì)單位的領(lǐng)導(dǎo)出來說話。如果他的領(lǐng)導(dǎo)不支持，你就找你的領(lǐng)導(dǎo)，如果你領(lǐng)導(dǎo)擺不平，你就讓你領(lǐng)導(dǎo)找他的領(lǐng)導(dǎo)。
班組長(zhǎng)是任職于單位一個(gè)最基層最前沿最小最自然的一個(gè)崗位，班組是一切工作的落足點(diǎn)。而組長(zhǎng)可以大也可以小，比如中央督導(dǎo)組組長(zhǎng)特別大；又比如把一個(gè)只有九人自然班組分成3個(gè)小組，而這個(gè)小組才只有3人太小了。班組里設(shè)的班組長(zhǎng)和組長(zhǎng)性質(zhì)是不相同的。
第一步，首先我們?cè)陔娔X上打開Word文檔，然后在文檔中輸入所需要的文字內(nèi)容，或者是將需要進(jìn)行快速對(duì)齊的已經(jīng)編輯好的文檔直接打開。
第二步，文檔編輯好或打開好以后，將文檔中的需要設(shè)置對(duì)齊的內(nèi)容全部選中。
第三步，接著在軟件界面頂部的菜單欄中選擇【視圖】選項(xiàng)卡，并點(diǎn)擊進(jìn)入，接著勾選【標(biāo)尺】功能。當(dāng)然了，如果你的word文檔的標(biāo)尺功能已經(jīng)打開了的話，那么就略過這個(gè)步驟。
第四步，標(biāo)尺功能打開好以后，我們找到標(biāo)尺中間的位置，其實(shí)也就是我們想要進(jìn)行對(duì)齊的地方，比如【22】標(biāo)尺處，然后點(diǎn)擊它。
第五步，此時(shí)在22的標(biāo)尺處的下方，我們就可以看到一個(gè)橫折的圖標(biāo)。
第六步，接著使用鼠標(biāo)點(diǎn)擊文字內(nèi)容中需要進(jìn)行分隔對(duì)齊的地方，然后按下鍵盤上的【Tab】鍵。
第七步，最后我們就可以看到文字已經(jīng)快速的移動(dòng)到剛才我們所定位到的標(biāo)尺的位置上了，這樣我們的文字的快速對(duì)齊功能就實(shí)現(xiàn)了。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測(cè)數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測(cè)試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓(xùn)練模型失敗！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測(cè)所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
