贝叶斯R语言，其中nb_ratio;knb_ratio分别是什么的概率

Question

#朴素贝叶斯分类 #导入数据 car <- read.table(file.choose(),sep = ',') head(car) #变量重命名 colnames(car) <- c('buy',"main",'doors','capacity', 'lug boot','safety','accept') #选取75%数据为训练集，25%数据为测试集 #构建训练集的下标集 library(caret) ind <- createDataPartition(car$accept,times = 1,p=0.75,list = F) cartrain <- car[ind,] cartest <- car[-ind,] ###e1071函数包使用 library(e1071) nb.model <- naiveBayes(accept~.,data = cartrain) #预测结果 nb_predict <- predict(nb.model,newdata = cartest) #生成实际与预测交叉表和预测精度 nb.table <- table(actual=cartest$accept,predict=nb_predict) nb_ratio <- sum(diag(nb.table))/sum(nb.table) ###klaR函数包使用,在e1071包的基础上进行的扩展 library(klaR) knb.model <- NaiveBayes(accept~.,data = cartrain) #预测结果 knb_predict <- predict(knb.model,newdata = cartest[,1:6]) #生成实际与预测交叉表和预测精度 knb.table <- table(actual=cartest$accept,predict=knb_predict$class) knb_ratio <- sum(diag(knb.table))/sum(knb.table) #分析结果 nb.table;knb.table nb_ratio;knb_ratio

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让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题：给出朴素贝叶斯分类算法在R语言中的实现过程及步骤说明。 回答： 一、准备工作 1.导入数据：使用read.table()函数读取数据，也可以使用其他数据导入函数。读取后可以使用head()函数查看前几行数据。 2.变量重命名：使用colnames()函数更改变量名。 二、划分训练集和测试集 1.使用createDataPartition()函数生成训练数据下标集ind。 2.根据下标集ind将原始数据集划分为训练集和测试集。可以使用“[]”运算符或者subset()函数。 三、建立模型 1.导入所需包：使用naiveBayes()函数建立模型需要导入e1071包，使用NaiveBayes()函数建立模型需要导入klaR包。 2.使用naiveBayes()或NaiveBayes()建立模型，设定响应变量与解释变量的名称。 四、模型预测 1.使用predict()函数进行预测，输入模型及测试数据作为参数，并将预测结果存储在一个变量中。 2.使用table()函数生成实际值和预测值之间的交叉表，并使用sum(diag())函数计算预测精度。 案例： 以下是使用朴素贝叶斯算法进行车辆分类的R语言代码： #导入数据 car <- read.table(file.choose(),sep = ',') head(car) #变量重命名 colnames(car) <- c('buy','main','doors','capacity',

               'lug boot','safety','accept')

#选取75%数据为训练集，25%数据为测试集 #构建训练集的下标集 library(caret) ind <- createDataPartition(car$accept,times = 1,p=0.75,list = F) cartrain <- car[ind,] cartest <- car[-ind,] #建立模型及模型预测 library(e1071) nb.model <- naiveBayes(accept~.,data = cartrain) nb_predict <- predict(nb.model,newdata = cartest) nb.table <- table(actual=cartest$accept,predict=nb_predict) nb_ratio <- sum(diag(nb.table))/sum(nb.table) #建立模型及模型预测（klaR包） library(klaR) knb.model <- NaiveBayes(accept~.,data = cartrain) knb_predict <- predict(knb.model,newdata = cartest[,1:6]) knb.table <- table(actual=cartest$accept,predict=knb_predict$class) knb_ratio <- sum(diag(knb.table))/sum(knb.table) #分析结果 nb.table knb.table nb_ratio knb_ratio 以上代码实现了车辆分类任务，建立并比较了naiveBayes()函数和NaiveBayes()函数所建立的模型，并计算了预测精度。