我目前使用HMM来预测太阳辐射。
传统的HMM模型只能考虑一个观测序列数据。
但是，当我使用Gibbs采样来估计隐藏状态减少4并且误差很高时。
现在，我正在考虑如何将多个数据输入模型，如使用温度和消耗数据作为观察。
所以我搜索动态朴素贝叶斯分类器。但是，我不知道什么是动态朴素贝叶斯分类器以及如何实现它。
有人可以给我一些答案或给我一些教程。
提前致谢 ：）
朴素贝叶斯分类器是一种监督机器学习模型，用于执行给定训练和测试数据集的分类任务，假设所有特征对于分配的类标签是独立的。相反，动态朴素贝叶斯分类器是HMM模型的通用版本，其可以对多变量观察序列进行建模。有关详细信息，请参阅以下文章，您只需要更改HMM模式的某些部分即可获得自己的DNBC分类器。
谢谢