本文用php实现了一个朴素贝叶斯分类器,针对属性值为离散型变量的记录进行贝叶斯分类。
通过对sample.csv文件中数据的学习,得到分类模型,然后对predict.csv中的数据的类指标进行预测。
针对每个被预测数据,计算属于每个类的概率,然后概率最大的类就是该数据被预测的类归属。
附件中包含了程序文件:bys.php,样本文件:sample.csv,待预测数据文件:predict.csv。
本文介绍使用PHP实现的朴素贝叶斯分类器,针对离散型变量数据进行分类。通过样例文件学习建立分类模型,并对未知数据进行类别预测。
本文用php实现了一个朴素贝叶斯分类器,针对属性值为离散型变量的记录进行贝叶斯分类。
通过对sample.csv文件中数据的学习,得到分类模型,然后对predict.csv中的数据的类指标进行预测。
针对每个被预测数据,计算属于每个类的概率,然后概率最大的类就是该数据被预测的类归属。
附件中包含了程序文件:bys.php,样本文件:sample.csv,待预测数据文件:predict.csv。
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