Calculating NaiveBayes

本文关键字:NaiveBayes Calculating | 更新日期: 2023-09-27 18:02:20

我刚刚选择了一个具有以下属性的数据集。

  • 邮编(1000,4000)我只选择了2个邮政编码。
  • 城市(悉尼,布里斯班)我只选择了两个城市。
  • Optus
  • Telstra

表示一个地区有多少人在使用optus网络,有多少人在使用Telstra网络。

我有100条记录,我计算了Mean, Std, Dev和count。

现在,卡住了,除了mean &标准偏差?如果可能的话,谁也能提供一个样本公式。我正在学习c#。

计算精度要求?

谢谢。

Calculating NaiveBayes

朴素贝叶斯对于使用独立参数zip, city和其他来预测两个网络(0,1)的输出是有用的。

所以你使用"朴素贝叶斯伯瑙利公式"来调节和预测任何情况。我建议你阅读RCRAN逻辑回归公式-

https://cran.r-project.org/web/packages/HSAUR/.../Ch_logistic_regression_glm.pdf

Ram