一个输入属性除目标字段外,最多有一个输入属性当Parent。
输入属性和目标属性相同,互为Parent。
1、Bayesian没有挑选的字段的能力。
2、一个变量中若一个属性值超过70%,则这个变量不重要。
3、feature selection(spss modeler)只能去除不相关的属性。不能除去冗余的属性。
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这是一个非常简单的 Python 库,实现了朴素贝叶斯分类器。 示例代码: """Suppose you have some texts of news and know their categories.You want to train a system with this pre-categorized/pre-classified texts. So, you have better ca
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支持 TF-IDF 的 Naive Bayesian 分类。 特点: 条件概率和“对数似然”分值。 下溢检测。 分类器简单持久。 统计。 举例1 (plain no tf-idf) 使用分类器,先创建一个分类并测试: import . "bayesian"const ( Good Class = "Good" Bad Class = "Bad") classifier :