用朴素贝叶斯分类对“训练集”进行预测，正确率没有100%，这正常吗
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关注啊这，肯定正常啊，你训练都没有100%
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- 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%
- 2018-03-06 02:38回答 4 已采纳 数据文件是什么格式？txt csv？？。。。
- 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
- 2023-02-08 20:20人工智能大作业，文本分类，TF-IDF+手写朴素贝叶斯。本项目利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括：1. 语料库的构建，主要从搜狗语料库、复旦大学中文语料库等搜集文章作为训练集和测试集；2. 语料库的数据...
- 2021-12-25 13:29回答 1 已采纳 一般用到是朴素贝叶斯方法，朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法，详细可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_44020827/article/det
- 2021-10-13 10:19回答 2 已采纳 jupyter 应该是命令行输入输出如果想在pycharm看到相应输出需添加print打印如:print(df.head()) 亦或者在pycharm中创建terminal来执行此py文件
- 2021-12-06 08:21回答 1 已采纳 高斯贝叶斯
- 2021-02-05 09:40yisac的博客 1.朴素贝叶斯的基本概念1.1贝叶斯定理：朴素贝叶斯(Naive Bayers)算法是一种基于概率统计的分类方法。它在条件独立假设的基础上，使用贝叶斯定理构建算法，在文本处理领域有广泛的应用。公式如下：1.2朴素贝叶斯的...
- 2021-02-28 11:38回答 1 已采纳 numpy在其最新版本中已弃用numpy.testing.nosetester，问题及解决方案见： https://qastack.cn/programming/59474533/modulenot
- 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
- 2022-05-27 18:06Gettler•Main的博客 采用朴素贝叶斯方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。 【实验要求】 1.导入sklearn自带的数据集：威斯康星乳腺肿瘤数据集（load_...
- 2022-05-02 08:39回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_56516468/article/details/121419055https://www.csdn.net/tags/MtjakgxsNDk
- 2023-10-13 10:06半亩花海的博客 Hi，大家好啊！本文主要了解文本分类的内容，以《基于朴素贝叶斯的文本分类方法》这一项目作为示例展示文本分类的意义。
- 2020-12-09 15:19weixin_39628339的博客 Martin Müller，翻译：github-sisibelovedhttps://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/naive-bayes-classifier-sklearn-python-example-tips.md 用豆机实现的高斯分布这篇教程详述了朴素贝叶斯分类器的...
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