# print( " result_arr.shape before ",test.shape )
我使用朴素贝叶斯进行分类print('naive bayes using sentence embedding accuracy%s' % accuracy_score(y_pred, y_val))
并给出了nb.fit方法的误差
浏览 31提问于2020-02-12得票数 2
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我想知道，如果我可以应用朴素贝叶斯，回归问题，它将如何做到。我有4096个图像特征和384个文本特征，如果我假设它们之间是独立的，那就不会很糟糕了。有人能告诉我如何继续吗？
浏览 2提问于2016-04-27得票数 11
Sklearn库中有各种类型的朴素贝叶斯算法：
它们都能用于文本分类吗？哪一个在表演贝特
我对其他人不确定，我的观察也可能局限于我的数据集。
浏览 0提问于2021-08-02得票数 1
我研究了一些有关朴素贝叶斯的相关问题，以下是链接。，， I我使用TF进行特征选择，并用朴素贝叶斯进行分类.对模型进行拟合后，成功地进行了预测。train_y, xtest)我不明白为什么朴素的贝斯在训练和测试
浏览 15提问于2022-02-04得票数 0
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客户行程的二分类
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我想开发一个模型，它可以对客户旅程的二元性质进行分类(1表示购买完成，0表示没有购买("jrn_type“列)。行程由通道组成，如下图所示(从1到7列)。 ? 哪个模型最适合数据？
浏览 4提问于2019-01-14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。
浏览 1提问于2012-09-06得票数 26
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我想使用贝叶斯网络机制来过滤垃圾邮件。您认为网络的适当拓扑应该是什么样子的？朴素贝叶斯模型呢？(朴素贝叶斯模型有时称为贝叶斯分类器)
浏览 5提问于2009-03-26得票数 1
我尝试了几个朴素贝叶斯模型，如基线朴素贝叶斯，多项贝叶斯，伯努利NB，半监督铌。我在这里的问题是，了解是否有一种方法，我们可以结合以下两种方式，以提高性能？
浏览 1提问于2017-12-24得票数 0
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高斯朴素贝叶斯分类
、、、
我发现了以下一个朴素贝叶斯分类器的Matlab实现：
如何扩展与4个类一起使用它的实现？只是做一个-vs-所有其他的？
浏览 4提问于2015-06-11得票数 1
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它应用贝叶斯网络来预测自行车数量的变化，在那里我得到了贝叶斯网络，并希望使用贝叶斯网络来预测变化。 我遇到了几个问题。我试图使用朴素贝叶斯来预测数字，但似乎朴素贝叶斯只允许将输出作为几个离散的类。在我的例子中，变化似乎不能被分成离散的类别(就像预测一个人是“男性”还是“女性”，只有两个离散的输
浏览 22提问于2019-04-19得票数 1
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基于高斯朴素贝叶斯的多类分类
、、、、
我知道朴素贝叶斯擅长二进制分类，但我想知道多类分类是如何工作的。
例如:我之前使用朴素贝叶斯进行文本分类，对文本进行矢量化以查找文档中每个单词的概率，然后使用矢量化数据来适应朴素贝叶斯分类器。在将数据分成测试数据和训练数据后，我将训练数据拟合为sklearn GaussianNB algo。在拟合之后，当我试图预测测试数据时，它只对0或2进行分类。因此，我的问题是，在文本分类过程中，我在对navie
浏览 4提问于2017-11-25得票数 2
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NLP与角度应用的集成
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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”进行预测。我的问题是:是否有任何方法将文本(从用户获取)转换为numpy数组，然后使用CounterVectorizer()
浏览 0提问于2019-05-29得票数 2
points out of a total 150 points : 7伯努利朴素贝叶斯分类器错误标签
浏览 1提问于2014-09-24得票数 1
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我正在尝试理解和使用贝叶斯网络。我发现在学习API中有很多关于贝叶斯的引用，例如朴素贝叶斯、贝叶斯回归、BayesianGaussianMixture等。在搜索用于贝叶斯网络的python包时，我发现巴塞和pgmpy。
是否有可能在科学学习中研究贝叶斯网络？
浏览 0提问于2018-11-03得票数 3
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我有一个朴素的贝叶斯模型，它执行电影评论的情感分析。我想在AWS Sagemaker上部署这个朴素的贝叶斯模型。朴素贝叶斯不是Sagemaker的内置算法之一。 有人能指导我这些步骤吗？
浏览 23提问于2020-11-11得票数 0
当使用NLTK中的Bernoulli朴素贝叶斯算法和scikit-learn模块中的Bernoulli朴素贝叶斯算法对文本(仅在两个类别中)进行分类时，我得到了完全不同的结果。特别是，NLTK朴素贝叶斯分类器会给出更多的I型错误而不是II型错误，而scikit-learn则相反。这种“异常”似乎在不同的特征和不同的训练样本中是一致的。这是有原因的吗？
浏览 1提问于2013-04-01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
我在Weka实验环境下对相同的数据集运行SMO和朴素贝叶斯。对于SMO，我有116.547秒用于训练集，19.865秒用于测试集。对于朴素贝叶斯，训练集有80.665秒，测试集有699.594秒。我想知道这些结果是否有意义，因为朴素贝叶斯是众所周知的快速分类器。
有人能给我解释一下这些结果吗？
浏览 2提问于2012-03-21得票数 0
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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，例如:身高，体重，但我们不使用高斯朴素贝叶斯进行文本分类的原因是什么？如果我们将其应用于文本分类，会发生什么不好的事情？
浏览 1提问于2018-02-02得票数 1
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