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东极

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[求助] 想讨论2个朴素贝叶斯的问题

想讨论2个朴素贝叶斯的问题，
问题1：朴素贝叶斯更适合大数据分类还是小数据。他对样本容量的适应性如何。
问题2：书上说，模型假设属性值有条件的相互独立，即在属性间不存在依赖关系。但是实践中由于对其使用假设（属性彼此独立）的不正确性，使分类正确率下降。我将原始数据进行转化后，新数据的属性彼此独立。但是新数据用贝叶斯的准确率还不如老数据。

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地球物理测井数据挖掘

1楼 2012-11-13 09:52:22

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东极

金虫 (小有名气)

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与决策树模型相比，朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

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地球物理测井数据挖掘

2楼2012-11-13 09:53:16

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