セミナイーブベイズ分類器これは、いくつかの属性間の相互依存性を考慮した分類方法であり、単純ベイズ分類器の特徴が互いに独立している場合に満たすことが難しい場合の緩和戦略です。

半単純ベイズ分類器で最も一般的に使用される戦略は、各属性が他の属性に最大 1 つだけ依存し、依存する属性がその上位の属性であると仮定することです。この関係は、独立依存推定 (ODE) と呼ばれます。 。

数学的形式の変化

Naive Bayes のサンプル予測確率は次のとおりです。

半単純ベイズのサンプル予測確率は次のとおりです。

クラス条件付き確率 P(x_私 | c) x に変更_私 分類 c と依存関係属性 pa に依存します_私 。

関連語: 単純ベイズ分類器

子語：独立依存推定

参考文献

【1】https://blog.csdn.net/xo3ylAF9kGs/article/details/78643424

【2】https://github.com/familyld/Machine_Learning/blob/master/07Bayes_classifier.md