对模型进行拟合后，无法得到特征的重要性。我已经完成了以下步骤： model_bow = RandomizedSearchCV(MultinomialNB(class_prior=[0.5,0.5]),param_distributions={model_bow.fit(X_train_en_bow,y_train) model_bow.best_params_给了我best value is {'alpha': 0.5} 现在，如果我想要使用model_bow.est
浏览 34提问于2021-07-13得票数 0
from sklearn import datasets from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d" % (iris.data.
浏览 1提问于2014-09-24得票数 1
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我正在使用两个不同的分类器对相同的不平衡数据执行一些(二进制)文本分类。我想比较两个分类器的结果。当使用sklearns逻辑回归时，我可以选择设置class_weight = 'balanced'对于sklearn naive bayes，没有这样的参数可用。我知道，我可以从更大的班级中随机抽样，以便最终得到两个班级的相同大小，但随后数据就会丢失。 为什么朴素贝叶斯没有这样<em
浏览 86提问于2021-02-19得票数 3
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我们认为Bernoulli朴素贝叶斯假设所有连续特征的高斯分布。如果我在数据集中也有分类特性，会发生什么？
在将Bernoulli朴素转换应用于数据集中之前，数据中哪种类型的先验转换是合适的？
浏览 0提问于2018-05-25得票数 2
我一直在我的tweets数据集上运行逻辑回归、神经网络、朴素贝叶斯和SVM模型。我正在做情感分析，其中R是根据训练数据预测文本是积极的、中性的还是消极的。我注意到varImp对于神经网络、朴素贝叶斯和支持向量机总是相同的。然而，logistic回归的变量具有非常不同的变量重要性</em
浏览 5提问于2016-04-23得票数 1
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我有一个随机森林分类器和多项朴素贝叶斯。对于特征重要性，我对随机森林使用基尼指数，对于多项朴素贝叶斯，我使用每个特征的系数。然后归一化来比较这两个列表，但是两者之间有很大的区别。这是正常的吗？
浏览 0提问于2018-03-08得票数 4
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我正在用Python开发一个机器学习应用程序(使用sklearn模块)，目前正试图确定一个用于执行推理的模型。我目前正试图在两种可能的模式之间作出决定：
使用tf-以色列国防军词加
浏览 3提问于2016-01-12得票数 2
我一直试图找出这两个模型的错误率和特征数量之间的相关性。我看了一些视频，视频的创作者说，一个简单的模型比一个复杂的模型更好。所以我想，我拥有的功能越多，错误率就越高。事实证明，这在我的工作中是不正确的，而且当我的特性减少时，错误率就会上升。我不知道我是不是做错了，或者视频里的那个人犯了什么错误。有人能解释一下吗？我也很好奇，特性与Logistic
浏览 0提问于2013-10-02得票数 7
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贝叶斯网络和朴素贝叶斯分类器之间的区别是什么？我注意到一个只是在Matlab中实现为classify，另一个有一个完整的net工具箱。如果你能在你的回答中解释一下，哪一个更有可能提供更好的准确性，我将不胜感激(不是先决条件)。
浏览 1提问于2012-09-06得票数 26
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2回答
朴素贝叶斯模型
、、、
当我们使用决策树分类器训练训练集时，我们将得到一个树模型。并且该模型可以被转换为规则，并且可以被合并到java代码中。现在，如果我使用朴素贝叶斯训练训练集，模型是什么形式的？我怎样才能把模型合并到我的java代码中呢？如果训练没有模型，那么朴素贝叶斯
浏览 4提问于2013-09-05得票数 4
2回答
对于一些语法错误和单词的误用，我深表抱歉。经过研究，我发现多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯更常用于文本分类。伯努利只关心这个词是否发生。多项式关心单词出现的次数。
对于高斯朴素贝叶斯，它通常用于连续数据和正态分布的数据，例
浏览 1提问于2018-02-02得票数 1
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使用维基百科上朴素的Bayes垃圾邮件过滤文章(https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_贝耶斯_垃圾邮件_过滤)📷
是二元多项式方程还是Bernoulli形式？在本文中，讨论了许多朴素贝叶斯算法:垃圾邮件过滤和朴素贝叶斯-哪个朴素贝叶斯？http:&#
浏览 0提问于2015-09-05得票数 6
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对于这些特性，我只是简单地使用每个单词的tf-国防军频率。因此，特征的数量大致等于文本中出现的单词总数(我正在删除停止词和其他一些词)。在试图提出一个可供使用的模型时，我有以下两个想法：
支持向量机(在训练中
浏览 0提问于2016-02-12得票数 19
比方说，我们使用TFIDF转换将文档编码成连续值的特性。贝努利朴素-贝叶斯已经过时了，因为我们的功能不再是二进制的了。似乎我们也不能使用多项朴素贝叶斯，因为这些值是连续的，而不是绝对的。
作为另一种选择，用高斯朴素贝叶<em
浏览 1提问于2017-04-05得票数 2
不同的模型如何考虑特性的独立性/依赖性？
关于不同模型对特性的独立性/依赖性的假设，我只发现了非常粗略的“指针”，但我还没有发现什么是整体的。
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
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OpenCV-错误检测
、、、
我是一名一年级的cs学生，我只会一点点蟒蛇。对于一个项目，我需要使用OpenCV来检测几个交通标志。我在网上搜索了一下，我决定使用Haar-Cascade分类器。我遵循了这个教程：
我训练了这个符号的代码，到目前为止一切都很好。然而，我的代码(用3000个正的，1500个负的jpgs训练，完成了8个阶段)同时检测左右符号。代码需要分别识别右和左标志，因为我的目标是命令我的机器人左转
浏览 1提问于2019-02-19得票数 0
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我有一些数据，我想学习这些数据的贝叶斯网络，然后使用这个贝叶斯网络进行推理。为此，我在MATLAB中使用了中的learn_struct_gs2。通过使用learn_struct_gs2学习贝叶斯网络。然而，我想知道：
当我们想要从数据中学习贝叶斯网络时，我们的特征</
浏览 2提问于2019-12-22得票数 0
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NLP与角度应用的集成
、、、、
我正在做一个小的POC，我在其中训练了我的机器学习模型(朴素贝叶斯)，并以".pkl“(泡菜)格式保存。现在，我的下一个任务是开发一个web应用程序，它要求用户输入文本进行文本分类分析。这个新获取的“文本”将是测试数据集，可以输入到我在早期构建的朴素贝叶斯模型，并对从用户获取的“文本
浏览 0提问于2019-05-29得票数 2
我正在使用Weka的GUI对文本文档进行分类。我的数据集是.arff格式的。
我应用了StringToWordVector过滤器。然后，我应用RemovePercentage过滤器将我的数据集划分为训练集和测试集。共包含99个实例和934个属性。训练-测试拆分后，训练集包含66个实例，测试集包含33个实例。我在训练集中学习了模型:结果是3.0303 %的准确率，然
浏览 0提问于2012-03-07得票数 1
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