naive-bayes-classifier

Вопрос или проблема Как мне присвоить вероятность предсказанию, выведенному моделью гауссовского наивного байеса? Я спрашиваю, потому что функция predict_proba, которую вы можете использовать с классификатором гауссовского наивного байеса в sklearn, дает

Вопрос или проблема У меня есть размеченный набор данных с обзорами продуктов, где метка — это оценка от 1 до 5, а обзор — просто текст. Я использую простой наивный байесовский классификатор (sklearn), чтобы попытаться предсказать оценку, учитывая обзор

Вопрос или проблема Я прочитал много литературы по классификации текстов и различным подходам/моделям, особенно с использованием языка Python, но, вероятно, я все еще не понимаю, как построить модели и какие шаги для этого нужны.

Вопрос или проблема Период действия вознаграждения истекает через 7 дней. Ответы на этот вопрос имеют право на +150 репутационного вознаграждения. С. М. ищет канонический ответ. Случай 1: У меня есть следующая задача: Обучение на протяжении 3 последовательных

Вопрос или проблема Я продолжаю читать, что Наивный Байес требует меньше признаков, чем многие другие алгоритмы машинного обучения. Но каково минимальное количество признаков, которое вам на самом деле нужно, чтобы получить хорошие результаты (90% точности)

Вопрос или проблема import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv('iris.csv') X = dataset.iloc[:,:4] y = dataset.iloc[:,4] from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder(sparse=False) y=encoder.

Вопрос или проблема Я пытался написать классификатор наивного байеса с нуля, который должен предсказать класс метки набора данных nominal car.arff. Однако классификатор всегда предсказывает самый распространенный класс. Я попробовал логарифмические вероятности

Вопрос или проблема Я работаю с набором данных категориальных данных, который выглядит так: content_1 content_2 content_4 content_5 content_6 0 NaN 0.0 0.0 0.0 NaN 1 NaN 0.0 0.0 0.0 NaN 2 NaN NaN NaN NaN NaN 3 0.0 NaN 0.0 NaN 0.

Вопрос или проблема Извините, я новичок в машинном обучении, но я пытаюсь научиться. Я создаю классификатор на основе этого набора данных, чтобы предсказать психические расстройства на основе признаков. Я хотел запустить очень простую модель классификатора

Вопрос или проблема Я создал модель наивного байеса для классификации текста. Она предсказывает правильно. Но она возвращает ‘NA’ в результатах предсказания, если я задаю ‘type = raw’. Я видел некоторые результаты на Stackoverflow о добавлении шума.

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