Основная характеристика наивного байесовского классификатора заключается в том, что он предполагает условную независимость. Алгоритм наивной байесовской классификации является вероятностным классификатором. Он основан на вероятностных моделях, которые включают сильные независимые предположения. Эти независимые предположения часто не влияют на реальность, поэтому это называется наивным. Наивного байесовца можно обучать в контролируемой учебной среде. Принцип: Здесь каждая пара..

"Сбор данных" Применение метода передискретизации синтетического меньшинства (SMOTe) для несбалансированных наборов данных В Data Science несбалансированные наборы данных не удивляют. Если наборы данных, предназначенные для задач классификации, таких как анализ настроений, медицинская визуализация или другие проблемы, связанные с дискретной прогнозной аналитикой (например, прогнозирование задержки полета), имеют неодинаковое количество экземпляров (образцов или точек данных) для..