朴素贝叶斯(Naive Bayes)

基于贝叶斯定理的假设特征独立的快速简单概率分类器。

输入

  • 数据:输入数据集
  • 预处理器:预处理方法

输出

  • 学习器:朴素贝叶斯学习算法
  • 模型:训练过的模型

功能

朴素贝叶斯(Naive Bayes) 从数据中学习朴素贝叶斯模型。 它仅适用于分类任务。

界面

  1. 学习器在其他小部件中使用的名称。 默认名称是“朴素贝叶斯(Naive Bayes)”。
  2. 发送报告
  3. 勾选 “自动应用” 以自动传送对其他小部件的更改,并在连接学习数据后立即训练分类器。 或者,在配置后按 “应用”

示例

在这里,我们介绍了此小部件的两种用法。 首先,我们比较 朴素贝叶斯(Naive Bayes)随机森林(Random Forest)。 我们将 iris 数据从文件(File)连接到测试与评分(Test & Score)。 我们还将 朴素贝叶斯(Naive Bayes)随机森林(Random Forest)连接到测试与评分(Test & Score),并观察其预测分数。

第二个方案显示了使用 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 进行的预测的质量。 我们将朴素贝叶斯(Naive Bayes) 提供给测试与评分(Test & Score)小部件,然后将数据发送到混淆矩阵(Confusion Matrix)。 我们还将散点图(Scatter Plot)文件(File)连接在一起。 然后,我们在混淆矩阵(Confusion Matrix)中选择分类错误的实例,然后将其显示给散点图(Scatter Plot)。 散点图中的粗体点是来自 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 的错误分类的实例。

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