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1、会计学1朴素朴素(p s)贝叶斯分类器贝叶斯分类器第一页，共25页。第1页/共25页第二页，共25页。估分类模型的性能。第2页/共25页第三页，共25页。n(3)、属性中的信息。有时生成器不能从属性中获取足够的信息来正确、低错误率地预测标签（如试图根据某人眼睛的颜色来决定他的收入）。加入其他的属性（如职业、每周工作小时数和年龄），可以降低错误率。n(4)、待预测记录的分布(fnb)。如果待预测记录来自不同于训练集中记录的分布(fnb)，那么错误率有可能很高。比如如果你从包含家用轿车数据的训练集中构造出分类器，那么试图用它来对包含许多运动用车辆的记录进行分类可能没多大用途，因为数据属性值的分布(

2、fnb)可能是有很大差别的。第3页/共25页第四页，共25页。被去除的子集上进行测试。把所有(suyu)得到的错误率的平均值作为评估错误率。交叉纠错法可以被重复多次(t)，对于一个t 次k 分的交叉纠错法，k *t 个分类器被构造并被评估，这意味着交叉纠错法的时间是分类器构造时间的k *t 倍。增加重复的次数意味着运行时间的增长和错误率评估的改善。我们可以对k 的值进行调整，将它减少到3 或5，这样可以缩短运行时间。然而，减小训练集有可能使评估产生更大的偏差。第4页/共25页第五页，共25页。第5页/共25页第六页，共25页。第6页/共25页第七页，共25页。第7页/共25页第八页，共25页。

3、第8页/共25页第九页，共25页。第9页/共25页第十页，共25页。第10页/共25页第十一页，共25页。sikAkxkCi样本数，而si是Ci中的训练样本数。n如果Ak是连续值属性，则通常假定该属性服从高斯分布。因而第11页/共25页第十二页，共25页。第12页/共25页第十三页，共25页。第13页/共25页第十四页，共25页。第14页/共25页第十五页，共25页。第15页/共25页第十六页，共25页。第16页/共25页第十七页，共25页。数据样本用属性age，income，student和creditrating描述(mio sh)。类标号属性buy_computer具有两个不同值。设C1对应于类buy_computer=”yes”,而C2对应类buy_computer=”no”。设我们希望分类的未知样本为：X=（age=”=30”,income=”medium”,student=”yes”,credit_rating=”fair”）。第17页/共25页第十八页，共25页。第18页/共25页第十九页，共25页。第19页/共25页第二十页，共25页。第20页/共25页第二十一页，共25页。第21页/共25页第二十二页，共25页。第22页/共25页第二十三页，共25页。(yli)非

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