«naive-bayes-classifier» 태그된 질문

100 개의 숫자 기능을 가진 50k 개 이상의 그라디언트 부스팅 모델을 훈련하려고합니다. XGBClassifier동안 내 컴퓨터 43 초 이내에 핸들 (500) 나무, GradientBoostingClassifier핸들 10 나무 (!) 일분 2 초 :( 내가 귀찮게하지 않았다에서 그것은 시간이 걸릴 것으로 500 그루의 나무를 성장하려고합니다. 나는 같은 사용하고 있습니다 learning_rate및 max_depth설정 아래를 참조하십시오. XGBoost를 훨씬 …

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corr()원본 df 에서 df를 만듭니다 . corr()DF는 70 X 70에서 나와는 히트 맵을 시각화하는 것은 불가능합니다 ... sns.heatmap(df). 를 표시하려고 corr = df.corr()하면 테이블이 화면에 맞지 않으며 모든 상관 관계를 볼 수 있습니다. df크기에 관계없이 전체를 인쇄 하거나 히트 맵의 크기를 제어하는 ​​방법입니까?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

훈련 데이터 세트가 있고 Naive Bayes Classifier를 훈련시키고 확률 값이 0 인 속성 값을 갖는 경우. 나중에 새 데이터에 대한 분류를 예측하려면 어떻게해야합니까? 문제는 계산에 0이 있으면 다른 솔루션을 찾을 수있는 다른 값의 수에 관계없이 전체 제품이 0이된다는 것입니다. 예: P(x|spam=yes)=P(TimeZone=US|spam=yes)⋅P(GeoLocation=EU|spam=yes)⋅ ... =0.004P(x|spam=yes)=P(TimeZone=US|spam=yes)⋅P(GeoLocation=EU|spam=yes)⋅ ... =0.004P(x|spam=yes) = P(TimeZone = US | …

14 classification  naive-bayes-classifier 

문제 범죄 데이터의 레이블이 지정된 데이터 세트에서 Naive 베이를 사용하려고 시도했지만 실제로는 좋지 않은 결과를 얻었습니다 (7 % 정확도). Naive Bayes는 내가 사용했던 다른 알고리즘보다 훨씬 빠르게 실행되므로 점수가 왜 그렇게 낮은 지 알아 내고 싶었습니다. 연구 읽은 후 Naive bayes는 균형 잡힌 데이터 세트와 함께 사용해야한다는 것을 알았습니다. 주파수가 …

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