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我有一个由分类属性和连续属性组成的数据集。我想应用朴素贝叶斯分类方法对数据进行分类。
如何计算这两种类型的概率？
我应该使用计数方法来计算分类数据并假设一些分布并根据连续数据进行计算吗？
最佳答案
由于朴素贝叶斯假设给定您拥有的类标签，每个特征观察都是独立的
P(cat1, con1|y) = P(cat1|y)P(con1|y)
其中 cat1 是某个分类变量，而 con1 是连续的，您可以完全独立地对每个概率进行建模。正如您所建议的，对于分类，您可以使用简单的经验估计器(但是请记住一些平滑技术，这样您就不会得到 0 概率)，而对于连续，您需要一些更复杂的估计器(例如使用固定分布族的 MLE - 例如高斯；或者更复杂的东西 - 作为任何概率分类器/模型)
关于machine-learning - 计算朴素贝叶斯分类中的概率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31518028/
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接下来是我的代码: with open("test.txt") as f_in: for line in f_in: for char in line:
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