Изменения
Добавил Джява пример
:<tex>\displaystyle\ln{p(S\mid D)\over p(\neg S\mid D)} > h</tex>.
==Примеры кода===== Пример кода scikit-learn ===
Классификатор [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.GaussianNB.html#sklearn.naive_bayes.GaussianNB GaussianNB] реализует наивный байесовский классификатор в предположении что изначальное распределение было гауссовым:
Вывод:
accruracy: 0.96 f1: 0.96
===Пример кода на Java===
Пример классификации с применением <code>weka.classifiers.bayes.NaiveBayes</code><ref>[http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/bayes/NaiveBayes.html/ Weka, Naive Bayes]</ref>
Maven зависимость:
<dependency>
<groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
<artifactId>weka-stable</artifactId>
<version>3.8.0</version>
</dependency>
// load dataset
'''var''' source = new DataSource("/iris.arff");
'''var''' dataset = source.getDataSet();
//set class index to the last attribute
dataset.setClassIndex(dataset.numAttributes() - 1);
//create and build the classifier
'''var''' nb = new NaiveBayes();
nb.buildClassifier(dataset);
// cross validate model
var eval = new Evaluation(dataset);
eval.crossValidateModel(nb, dataset, 10, new Random(41));
System.out.println("Estimated Accuracy: "+ Double.toString(eval.pctCorrect()));
==См. также==
