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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 +

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Python：ロードされたNLTKクラシファイアが動作しない

センチメント解析のためにNLTKクラシファイアをトレーニングし、次にpickleを使用してクラシファイアを保存しようとしています。新しく訓練された分類器は正常に動作します。しかし、保存された分類器をロードすると、分類子はすべての例に対して「正」または「負」を出力します。私は classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)

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ナイーブベイズ分類器にCSV入力を提供する方法

こんにちは私はナイーブベイズモデルを使って病気の分類に取り組んでいます。症状とともに症状を持つCSVファイルがあります。 CSV形式：症状-1症状-2症状-3病気 naiveベイズモデルにこのCSVを提供し、症状に基づいて病気を分類する方法 CSVを読み、NaïveBayesモデルに提供する標準コードはありますかクラスを実行する私はスパークマシン学習ライブラリを使用してこれを行う。 CODE

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ナイーブベイズの使用予測のモデル

こんにちはすべて私はスカラとsparl MLIBに新しいです。 Iは、次の形式である症状に伴う疾患のdisesesのデータセットを有する：症状1症状2 symptom3 、病私は上記の形式にある約300のエントリを持ちますCSVファイル。私はこの次の機能達成したい：ユーザーがsysmptomsすなわち症状1、症状2の入力を与えた場合のモデルは、疾患を予測できるようにする必要があり、Sympto

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アルゴリズムの理解 - 多項式Naive Bayes

Naive Bayes分類法（Multinomial NB）については、Michael Sipserの著書「The Theory of Computation」の記述方法を参照して説明しました。私はトレーニングと、次のように提示多項NBを、適用の両方に記載されたアルゴリズムで探しています：アルゴリズムの特定の側面を解釈するときしかし、私はロスに来ています。例えば、6行目のTRAINMULTIN

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Naive Bayes回帰

回帰問題にナイーブベイズを適用することができれば、どうすればよいのだろうと思っていました。私は4096のイメージフィーチャーと384のテキストフィーチャーを持っており、それらの間の独立性を仮定するとそれほど悪くはありません。誰も私にどのように進めるか教えてもらえますか

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Naive Bayesの問題

私は、（Document Term Matrixを構築して）テキストデータから予測を行うためにNaive BayesをRで実行しようとしています。私は訓練とテストセットの両方で欠けている可能性のある用語についていくつかの記事を読んでいました。そのため、1つのデータフレームで作業し、後で分割することにしました。私が使用しているコードはこれです： actual predicted 1 2 3

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確率的なkNNとナイーブベイズの違い

私は標準のkNNアルゴリズムを変更して、通常の分類の代わりにクラスに属する確率を得ることを試みています。私はProbabilistic kNNに関する多くの情報を見つけられませんでしたが、私が理解する限り、kNNに似ていますが、与えられた半径内のすべてのクラスの例の割合を計算するという違いがあります。 Naive BayesとProbabilistic kNNの違いは何ですか？ Naive Bay

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Natural NPMパッケージのBayesClassifierとLogisticRegressionClassifierの相違点

かなり簡単なテキスト解析を行うにはNatural NPM packageを使用しています。 LogisticRegressionClassifierとBayesClassifierを使用して同じサンプルテキスト（600〜2000語の記事）を処理すると、どのように結果が大きくずれているのですか。 BayesClassifier結果： mlb // classifier.getClassificat

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sklearnの訓練されたNBクラシファイアを使用してメールのラベルを予測する方法は？

メール（スパム/スパムではない）データセットにガウス型Naive Bayes分類子を作成し、正常に実行できました。私はデータをベクトル化し、列車とテストセットに分けて、Sklearn-Gaussian Naive Bayesクラシファイアに存在するすべての機能を正確に計算しました。彼らがスパムであるか否か - 今、私は、新しい電子メールを「ラベル」を予測するために、この分類器を使用することができる