ナイーブベイズ分類器の精度

Question

混乱行列のトレーニングとテストレコードの数を使用して、ナイーブベイズ分類器の精度を計算するという概念に精通しています。数学的には、訓練セットのみを使用してナイーブベイズ分類器の精度を計算するという概念はありますか？どんな提案も素晴らしいだろう。

例トレーニングセット：

A B Class 
0 0  _ 
1 1  + 

Answer 1

あなたがモデルを訓練するために、単純にトレーニングセットを使用することができます。モデルを訓練したら次に、テストセットを使用してモデルの正確さを調べることができます。このタスクを実行するには、テストセットの期待される結果を追跡する必要があります。例で

A B Class 
0 0  _ 
1 1  + 

、

1. 2つの特徴：AとB
2. 二つの文書：D1（0,0）とD2（1,1）
3. 2つのクラス： - 及び+

実装したNaive Bayesアルゴリズムに応じて異なります。あなたはそのトレーニングセットをあなたのモデルに合わせます。

あなたのモデルに対して予測できるように、テストセットが必要です。

A B Class 
D1 0 1  _ 
D2 1 0  + 

あなたのモデルがこれらのアイテムをどのように予測するかによって、予想通りに予測を比較する簡単な計算が必要になります。

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