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나이브 베이즈(Naive Bayes)

가우스 예측 변수, 다항 예측 변수 또는 커널 예측 변수를 사용하는 나이브 베이즈 모델

나이브 베이즈 모델은 클래스 멤버를 고려해 볼 때 관측값이 일부 다변량 분포를 가지지만 관측값을 구성하는 예측 변수 또는 특징은 서로 독립적이라고 가정합니다. 이 프레임워크는 관측값이 다항 개수의 집합이 되는 완전한 특징의 집합을 수용할 수 있습니다.

나이브 베이즈 모델을 훈련시키려면 명령줄 인터페이스에서 fitcnb를 사용하십시오. 훈련 후에는 모델과 예측 변수 데이터를 predict에 전달하여 레이블을 예측하거나 사후 확률을 추정합니다.

분류 학습기머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기

함수

모두 확장

fitcnb다중클래스 나이브 베이즈 모델 훈련
compactReduce size of machine learning model
limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME)
partialDependenceCompute partial dependence
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
shapleyShapley values
crossvalCross-validate machine learning model
kfoldEdgeClassification edge for cross-validated classification model
kfoldLossClassification loss for cross-validated classification model
kfoldfunCross-validate function for classification
kfoldMarginClassification margins for cross-validated classification model
kfoldPredictClassify observations in cross-validated classification model
lossClassification loss for naive Bayes classifier
resubLossResubstitution classification loss
logpLog unconditional probability density for naive Bayes classifier
compareHoldoutCompare accuracies of two classification models using new data
edgeClassification edge for naive Bayes classifier
marginClassification margins for naive Bayes classifier
resubEdgeResubstitution classification edge
resubMarginResubstitution classification margin
testckfoldCompare accuracies of two classification models by repeated cross-validation
predictClassify observations using naive Bayes classifier
resubPredictClassify training data using trained classifier
incrementalLearnerConvert naive Bayes classification model to incremental learner

클래스

ClassificationNaiveBayes다중 클래스 분류를 위한 나이브 베이즈 분류
CompactClassificationNaiveBayesCompact naive Bayes classifier for multiclass classification
ClassificationPartitionedModelCross-validated classification model

도움말 항목