性能:提高朴素贝叶斯分类器的准确性
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的统计分类方法。虽然朴素贝叶斯分类器在处理文本分类、垃圾邮件过滤等任务中表现出色，但其准确性可能受到一些限制。以下是提高朴素贝叶斯分类器准确性的一些方法：
- 数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪和归一化处理，以提高数据质量和减少噪声对分类结果的影响。
- 特征选择：选择与分类任务相关且具有较高区分度的特征，可以通过信息增益、卡方检验等方法进行特征选择。
- 特征工程：根据领域知识和经验，对原始特征进行组合、转换或生成新的特征，以提取更有用的信息。
- 平滑技术：朴素贝叶斯分类器在计算概率时可能会遇到零概率问题，可以采用平滑技术（如拉普拉斯平滑、加一平滑）来解决。
- 处理缺失值：对于存在缺失值的数据，可以采用填充、删除或插值等方法进行处理，以保证数据完整性和准确性。
- 模型集成：通过组合多个朴素贝叶斯分类器（如集成学习中的投票、平均等策略）来提高分类器的准确性和鲁棒性。
- 参数调优：调整朴素贝叶斯分类器的参数，如平滑参数、特征选择的阈值等，以获得更好的分类性能。
- 领域知识引入：根据具体领域的特点和需求，引入领域知识来优化朴素贝叶斯分类器，例如使用领域专家的经验进行特征选择或调整模型参数。
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1回答
我正在开发一个简单的朴素贝叶斯文本分类器，它使用Brown语料库进行测试和训练数据。到目前为止，在没有任何预处理的情况下，我使用简单的方法得到了53%的准确率。为了改进我的分类器，我添加了一些预处理(停用词、词汇化、词干、词性标记)，但我的性能似乎变得更差(11%)。我做错了什么？我刚开始使用Python，所以我非常感谢能得到的任何帮助。
浏览 9提问于2017-08-05得票数 0
我正在使用朴素贝叶斯分类器对客户支持进行情感分析。但不幸的是，我在客户支持领域中没有大量的带注释的数据集。但我在同一领域中有少量带注释的数据(大约100个正值和100个负值)。我也有亚马逊的产品评论数据集。
我可以使用mahout实现一个加权的朴素贝叶斯分类器吗，这样我就可以给一小部分客户支持数据更多的权重，给亚马逊的产品评论数据更小的权重。我想，在上述加权数据集
浏览 0提问于2011-12-20得票数 2
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PCA和朴素贝叶斯分类器
、、、
我正在用Python测试PCA和朴素贝叶斯分类器。
简而言之，使用数字的灰度图像数据库，我使用PCA进行降维，然后使用朴素贝叶斯进行分类。我得到的分类错误率分别为: 0.25806452，0.15322581，0.06290323，0.06451613，0.06451613，0.10322581，0.28064516和0.31774194我认为提取更多的成分总是可以提高分类的准确性。这是真的吗？如果是这样，那么我就做错了什么。
浏览 0提问于2018-02-07得票数 0
1回答
我熟悉的概念是利用训练和测试记录的个数来计算朴素贝叶斯分类器的准确性。从数学上讲，是否有一个只使用训练集计算朴素贝叶斯分类器精度的概念？任何建议都会很好。
浏览 6提问于2016-04-19得票数 1
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为了提高我的朴素贝叶斯分类器的准确性，我想要实现否定处理。具体来说，我想在单词"not“或"n't”后面加上前缀"not_“ x <- "They didn't sell the company."
浏览 1提问于2014-02-16得票数 2
我正在使用Swift (即使我的问题不是关于语言)和Python来测试我的ML逻辑。add-balloon")("update balloon color to red", "update-balloon")// Return add-balloon
classify(&qu
浏览 13提问于2017-03-15得票数 0
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我有一个很小的语料库，我想用10折交叉验证来计算朴素贝叶斯分类器的准确性，怎么做呢？
浏览 5提问于2013-05-05得票数 30
1回答
我使用的是朴素贝叶斯分类器。遵循此。对于训练过的数据，我使用了308个问题，并将它们分为26个类别，这些类别都是手动标记的。在发送数据之前，我正在执行NLP。在NLP中，我正在执行(标点符号删除、标记化、停用字删除和词干提取)这些过滤数据，用作mahout的输入。我使用mahout NBC训练这些数据并获得模型文件。现在当我跑的时候命令I将实例正确分类为96%。
现在，对于我的测试数据，我使用了100个我已经手动标记<e
浏览 3提问于2013-06-05得票数 1
我正在使用朴素贝叶斯分类器将数千个文档分类为30个不同的类别。我实现了一个朴素的贝叶斯分类器，通过一些特征选择(主要是过滤无用的单词)，我获得了大约30%的测试准确率，45%的训练准确率。这比随机的要好得多，但我希望它更好。我尝试过使用NB实现AdaBoost，但似乎并没有给出明显更好的结果(文献似乎在这一点上存在分歧，一些论文说使用NB的AdaBoost不会提供更好的</
浏览 15提问于2010-08-13得票数 71
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注意-我读过这的文章，但仍然不明白为什么训练和测试的准确性几乎相同？关于信息，我的数据被分割成70/30。这是否意味着没有过度适应？
浏览 0提问于2021-02-27得票数 2
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我不是在尝试构建一个全新的朴素贝叶斯分类器。已经有很多了，例如有朴素的Bayes实现，NLTK有自己的。问题是，在Devnagari中，文本不是英文的，而是its。
浏览 8提问于2014-07-28得票数 1
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我有一个包含10个不同输入和1个输出的大型数据集。所有的输出和输入都是谨慎的(低、中、高)。我正在考虑创建一个神经网络来解决这个问题，然而，当我将网络设计为有3种不同的输出(低，中，高)并使用softmax神经元时，我基本上得到了一个“概率”。我说的对吗？这让我认为尝试朴素贝叶斯分类器可能更好，从而忽略输入变量之间可能的相关性，然而在大型数据集中，朴素贝叶斯显示了有希望的结果。
在这种情况下，有没有理由选择神经网络而不是贝叶斯？当你想
浏览 4提问于2012-08-20得票数 1
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我正在尝试用Python创建一个朴素的贝叶斯分类器。为了发现分类器的准确性，我有明确可用的训练和测试数据，我想使用train.csv训练我的模型，然后在test.csv上测试它。
浏览 10提问于2019-04-13得票数 0
我们只需要广泛的分类-我们不需要每个单独的URL分类。我们正在与这类数据库的通常供应商交谈，但我们得到的大多数报价都相当昂贵，而且他们通常会提出恼人的要求-比如必须使用他们的SDK来查询数据库。与此同时，我也一直在探索自己建立这样一个数据库的可能性。我意识到这不是5分钟的工作，所以我做了大量的研究。
从阅读关于这个主题的各种论文来看，似乎朴素的贝叶斯分类器通常是做
浏览 3提问于2011-11-02得票数 1
1回答
我听说朴素贝叶斯分类器通常用于分类，我想为我的项目编写我自己的朴素贝叶斯分类器。因为，我是数据挖掘的新手，朴素贝叶斯分类器不能理解什么和如何使用朴素贝叶斯。有人能帮我吗？？
浏览 1提问于2014-12-29得票数 0
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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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我需要对文本进行分类，我正在使用文本blob python模块来实现它，我可以使用朴素贝叶斯分类器/决策树。我对上述各点表示关注。
1)我需要将语句归类为参数/非参数。我的问题是，我是否需要用关键字来训练模型？或者我可以用所有可能的论点和非参数的例句来训练数据集，？在文本分类、准确性和检索时间方面，哪一种方法最好？( 2)由于分类要么是参数，要么不是参数，那么哪个分类器会获得准确的结果？它是朴素的贝叶斯/
浏览 0提问于2014-04-20得票数 6
它不应该是一个很好的通用分类器，而是一个可以在一小组标记的用户电子邮件上学习的分类器(大约)。(假设垃圾邮件/火腿和个人特性的分发仍然大致相同，则对其余的信息进行分类。我首先实现了一个简单的带有日志概率的朴素贝叶斯，其基础是：https://www.cs.rhodes.edu/~kirlinp/courses/ai/f18/projects/proj3/
浏览 0提问于2022-12-20得票数 1
我无法计算在语音向量上运行支持向量机所获得的低精度。我已经交叉验证了数据没有错，甚至使用了朴素贝叶斯分类器来获得良好的结果。 pos = ones(size(PositiveTraining,1),1);
neg = ones(size(NegativeTraining,1),1)假设数据是正确的，有人能建议我如何提高分类器的</em
浏览 3提问于2012-03-30得票数 1
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