在训练多项式贝叶斯分类器classifer.fit(vce.transform(x_train),y_train)之后，想要通过测试集算准确率时classifier.score(vce.transform(x_test),y_test)，出现错误MultinominalNB instance is not fitted yet,call 'fit' with appropriate arguments before using this method，我max_features选的是2000个，不知道这是什么问题，求大神指点迷津
小白机器学习贝叶斯分类训练时候遇到问题，跪求大神解答
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1条回答 默认 最新
- 2021-06-07 12:35回答 3 已采纳 解决了y =exp(-0.5*diag(x,dot(S,x.T)))少了一个括号
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2019-09-09 13:31回答 2 已采纳 找到了，O达成0了，改一下就行了
- 2023-10-08 11:24学习啊ZzZ的博客 机器学习学习笔记——4
- 2022-04-29 09:25回答 2 已采纳 选特征，打标签，调sklearn 包训练，预测，结束
- 2020-04-20 14:11回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：图像特征检测—SIFT算法应用（Python）如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 以帮助
- 2021-12-25 18:04回答 1 已采纳 啊这，肯定正常啊，你训练都没有100%
- 2022-08-24 12:51gao_vip的博客 通过贝叶斯定理的理解，运用贝叶斯分类器处理分类问题
- 2023-01-15 20:55回答 3 已采纳 望采纳！！！ 数据特征值处理：（1）检查数据特征值是否有缺失值，如果有，可以使用均值、中位数或众数等方法进行填充；（2）检查数据特征值是否有异常值，如果有，可以使用箱线图、极差法或标准差法等方法进行处
- 2021-12-06 08:21回答 1 已采纳 高斯贝叶斯
- 2018-03-06 02:38回答 4 已采纳 数据文件是什么格式？txt csv？？。。。
- 2022-03-30 19:44熊️兔的博客 在进入朴素贝叶斯分类算法的学习之前，我们需要先了解一些概率论的知识，首先来看看条件概率吧。 条件概率是指某一事件A发生的可能性，表示P(A)。而条件概率指的是某一事件A已经发生了条件下，另一事件B发生的可能性...
- 2018-10-15 13:41回答 1 已采纳 机器学习算法都可以“估计参数”，机器学习无论什么算法，本质上都是通过估计参数渐进地提高算法的准确性。 如果你要问有哪些机器学习算法，那么常用的有支持向量机（估计参数是超平面的方程参数）、决策树（估计
- 2023-02-28 13:08i阿极的博客 而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法，对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能...
- 2022-04-28 17:29Vicky_xiduoduo的博客 基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。 为避开这个障碍，朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classfier）采用了“属性条件...
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