2022 年 2 月 21 日 热门文章 朴素贝叶斯是一种用于进行分类的工具/方法，植根于英国科学家托马斯·贝叶斯发现的概率和统计理论。朴素贝叶斯的特点是这种分类器方法对每个条件/事件的独立性有很强的假设。
在朴素贝叶斯方法中每个决策类都
会在决策类正确的情况下计算概率，并且该方法假设对象属性是独立的参与者。 要了解有关 泰国 WhatsApp 号码数据 朴素贝叶斯算法的更多信息，以下是朴素贝叶斯算法中可以配置的参数： Laplace_ Correction ：该参数指示是否应该使用拉普拉斯校正来防止高零概率的影响。
有一个简单的技巧可以避免零概率。我们可以假设我们的训练集是如此之大，以至于为我们需要的每个计数添加 1 只会使概率估计的差异可以忽略不计，但会避免概率值为零的情况。
该技术称为拉普拉斯校正
该参数有一个布尔值范围。 Estimation_mode ：该参数决定核密度估计模式。有两种选择。 完整 B2B 传真线索 选项：如果选择此选项，您可以通过启发式选择带宽，也可以指定固定带宽。
Greedy 选项：如果选择此选项，则必须指定最小带宽和内核数量。 Bandwidth_selection ：此参数仅在估计模式参数设置为“full”时可用。该参数决定了设置内核带宽的方法。
