HyperAI超神经

세미 나이브 베이즈 분류기이는 일부 속성 간의 상호의존성을 고려하는 분류 방법입니다. 이는 나이브 베이즈 분류기의 특징들이 상호 독립성을 충족하기 어려울 때 사용하는 완화 전략입니다.

세미 나이브 베이즈 분류기에서 가장 일반적으로 사용되는 전략은 각 속성이 최대 하나의 다른 속성에 의존한다고 가정하는 것이며, 이 속성이 의존하는 속성을 상위 부모 속성이라고 합니다. 이 관계를 고유 종속성 추정치(ODE)라고 합니다.

나이브 베이즈의 샘플 예측 확률은 다음과 같습니다.

세미-나이브 베이즈의 샘플 예측 확률은 다음과 같습니다.

우리는 클래스 조건부 확률 P(x)를 볼 수 있습니다._나 | c) x로 수정됨_나 카테고리 c와 종속성 속성 pa에 따라 달라집니다._나 .

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

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

세미 나이브 베이즈 분류기