naivebayes 相关问题

朴素贝叶斯是一种流行的(基线)文本分类方法。

从 MulinomialNB 中提取对数概率

我有一个由特征提取器和 VotingClassifier 组成的 scikit-learn Pipeline,其中包含 MulinomialNB 和其他一些模型。当我单独训练 MulinomialNB 时,我可以提取日志

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sklearn ComplementNB:仅对完全可分离数据进行 0 类预测

如下图,下面的平衡的一维数据可以通过sklearn GaussianNB完美分离。为什么 sklearn ComplementNB 给出的分类对于相同的内容全为零......

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如何用python得到方阵的伪行列式

我有一个矩阵未能通过计算朴素贝叶斯分类器的奇异测试。我正在处理方程的 ln(det(sigma)) 部分。 如果 np.linalg.cond(covarianceMatrix) &...

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使用 Word2Vec 进行向量化时传递到 MultinomialNB 的数据中的负值

我目前正在开发一个项目,尝试将 Word2Vec 与多项式朴素贝叶斯 (MultinomialNB) 结合使用来进行精度计算。 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 n...

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参数'token_pattern'将不会被使用,因为'tokenizer'不是none'

我正在尝试删除标点符号和空格(包括换行符)并过滤由字母组成的标记 仅字符,并返回标记文本。 我首先定义函数 返回...

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如何获取朴素贝叶斯中的特征重要性?

我有一个评论数据集,其类别标签为正面/负面。我正在将朴素贝叶斯应用于该评论数据集。首先,我正在转换成词袋。这里的sorted_data['Text']是

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为连续特征、多个标签选择朴素贝叶斯模型

想象我有一个数据集,其特征值是连续的,并且有两个以上可能的标签(例如:下雨、晴天、刮风等),我应该在sklearn中实现哪种朴素贝叶斯模型? 我是

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如何利用不平衡数据创建准确的多类多项式朴素贝叶斯[已关闭]

我使用 sklearn 创建了一个基本的多类朴素贝叶斯文本分类器。我有 3 个类和大约 800 行数据。 A 类有 564 行,B 类有 159 行,C 类有 82 行。如您所见...

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R:创建索引向量

我需要一些有关 R 编码的帮助。 数据集 Glass 由 214 行数据组成,其中每行对应一个玻璃样本。每行由 10 列组成。当被视为分类时...

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我的代码有什么问题,它在使用朴素贝叶斯分类器对工作进行分类时返回错误的预测

这就是我训练模型的方式。我已经使用 train_test_split 拆分了数据。 G_clf = 高斯NB() G_clf.fit(X_train, y_train) M_clf = 多项式NB() M_clf.fit(X_train, y_train) B_clf =

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GaussianNB 不是基于直方图类的正确模型?

我有一个包含 1140 列的 Excel 文件 A:AQV。每个都有 31 行,数字介于 0 和 1 之间。这些可以显示为直方图。无论曲线看起来好、中等还是坏,还有另一个......

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TypeError: __init__() 采用 2 个位置参数,但在 ConfusionMatrixDisplay 中给出了 4 个

我创建了一个模型并得到了这样的错误: 之前我将 Confusin_matrix_plot 更改为 ConfusinMatrixDisplay 但得到了上面的错误。

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如何在 R 中使用 oneDAL 的朴素贝叶斯分类器?

我需要加快我在 R 中的朴素贝叶斯分类。我找到了一篇文章,描述了如何使用英特尔 DAAL 的朴素贝叶斯分类器,因为我有一个 Xeon Phi,该库可以...

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R - Caret train()“错误:正在停止”,“并非所有变量名都在新数据中找到的对象中使用”

我正在尝试为蘑菇数据构建一个简单的朴素贝叶斯分类器。我想使用所有变量作为分类预测变量来预测蘑菇是否可食用。 我正在使用插入符号包。 她...

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如何使用朴素贝叶斯对简历是否符合工作要求进行分类

我有这个求职者简历数据集,其中包含位置、经验时间、教育、证书、技能和语言,我想从数据集中对哪些人进行分类...

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机器学习假新闻检测器

我正在做一个项目,该项目要求我制作一个程序,该程序将接受用户输入并预测其是真是假。我创建了一个笔记本来训练和测试数据,它的准确性...

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使用 SKLearn 执行 CategoricalNB() 时接收 IndexError

我目前在尝试使用 SKLearn 执行 CategoricalNB 时遇到索引错误。我正在为我的数据类分配作业。 对于上下文,这是我支持的说明......

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D分离python实现

我对贝叶斯网络领域完全陌生。对于我的项目,我需要检查 7 节点 dag 中存在的所有可能的 d 分离条件,为此我正在寻找一些好的 python

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高斯朴素贝叶斯的准确率

我试图使用不同的分类器来训练机器来预测信用卡持有人的违约概率,但高斯朴素贝叶斯的准确性非常低 python代码是...

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如何计算伯努利朴素贝叶斯的联合对数似然

对于使用 BernoulliNB 的分类问题,如何计算联合对数似然。联合似然由以下公式计算,其中 y(d) 是实际输出的数组(不是

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