ドキュメンテーション

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単純ベイズ

ガウス、多項またはカーネル予測子がある単純ベイズ モデル

単純ベイズ モデルでは、クラス メンバーシップが与えられた多変量分布が観測にあるが、観測を構成する予測子または特徴量は独立していると仮定します。このフレームワークでは、観測が一連の多項カウントになるように特徴セット全体を調整できます。

単純ベイズ モデルを学習させるには、fitcnb をコマンド ライン インターフェイスで使用します。学習後に、モデルと予測子データを predict に渡してラベルを予測するか事後確率を推定します。

関数

fitcnbマルチクラス単純ベイズ モデルの学習
predict単純ベイズ分類モデルの使用によるラベルの予測
templateNaiveBayes単純ベイズ分類器テンプレート

クラス

ClassificationNaiveBayes単純ベイズ分類
CompactClassificationNaiveBayesコンパクトな単純ベイズ分類器
ClassificationPartitionedModel交差検定分類モデル

例および操作のヒント

概念

分類アルゴリズムの特性

単純ベイズ分類器

単純ベイズ分類器は、予測子が各クラス内で互いに独立しているときに使用するために設計されています。しかし、その独立仮定が有効でない場合にも、実際の場で良好に機能するようです。

サポートされている分布

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