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高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）使用文档

组件名称高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）
工具集机器学习
组件作者雪浪云-墨文
文档版本1.0
功能高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）算法
镜像名称ml_components:3
开发语言Python

组件原理​

在sklearn中，提供了若干种朴素贝叶斯的实现算法，不同的朴素贝叶斯算法，主要是对P(xi|y)的分布假设不同，进而采用不同的参数估计方式。我们能够发现，朴素贝叶斯算法，主要就是计算P(xi|y)，一旦P(xi|y)确定，最终属于每个类别的概率，自然也就迎刃而解了。

高斯朴素贝叶斯适用于连续变量，其假定各个特征xi在各个类别y下是服从正态分布的，算法内部使用正态分布的概率密度函数来计算概率如下：

计算方式如下：

高斯朴素贝叶斯模型是假设条件概率P(X=x|Y=c_k)是多元高斯分布,另一方面,由之前的特征的条件独立性假设,我们就可以通过对每个特征的条件概率建模,每个特征的条件概率N(\mu_t,\sigma_t^2)也服从高斯分布。

先验概率和之前的估算方法相同,不再描述.主要是对高斯分布的均值和方差的估计,采用的方法仍然是极大似然估计。

输入桩​

支持单个csv文件输入。

输入端子1​

  • 端口名称：训练数据
  • 输入类型：Csv文件
  • 功能描述： 输入用于训练的数据

输出桩​

支持sklearn模型输出。

输出端子1​

  • 端口名称：输出模型
  • 输出类型：sklearn模型
  • 功能描述： 输出训练好的模型用于预测

参数配置​

平滑参数​

  • 功能描述：加性(拉普拉斯/利德斯通)平滑参数，0代表不进行平滑操作
  • 必选参数：是
  • 默认值：0

类别的先验概率​

  • 功能描述：以逗号分隔
  • 必选参数：否
  • 默认值：（无）

需要训练​

  • 功能描述：该模型是否需要训练，默认为需要训练。
  • 必选参数：是
  • 默认值：true

特征字段​

  • 功能描述：特征字段
  • 必选参数：是
  • 默认值：（无）

识别字段​

  • 功能描述：识别字段
  • 必选参数：是
  • 默认值：（无）

使用方法​

  • 将组件拖入到项目中
  • 与前一个组件输出的端口连接（必须是csv类型）
  • 点击运行该节点