naive-bayes-algorithim

Вопрос или проблема Я работаю над реализацией алгоритма классификации Наивного Байеса. У меня есть метод def prob_continous_value, который должен возвращать функцию плотности вероятности для атрибута, заданного классовым атрибутом.

Вопрос или проблема Я провел некоторые данные о возможности оттока клиентов в телекоммуникационной компании на основе 6 переменных. Как теперь мне интерпретировать вывод ниже для вероятностей: Чтобы было понятно, здесь напечатан логарифм вероятностей

Вопрос или проблема Мне нужно понять, как алгоритм многомерного наивного байеса может делать предсказания на основе реализации в scikit-learn. Я увидел исходный код, но хочу понять математику, стоящую за этим. Не могли бы вы объяснить математику этого предсказания?

Вопрос или проблема В библиотеке Sklearn существует несколько типов алгоритмов Наивного Байеса: Можно ли использовать все из них для классификации текста? И какой из них работает лучше? Я протестировал простую классификацию текста с использованием мультипликативного