Matlab prtools工具箱中 nbayes函数调用注意事项

最新推荐文章于 2021-03-17 09:48:14 发布
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这篇博客介绍了在Matlab中使用prtools工具箱的nbayes函数训练贝叶斯分类器时遇到的问题。初始错误率高达0.4356，通过查看源代码发现normal_map函数返回的是加权先验概率的密度。为提升准确率，作者改用logdens函数获取后验概率加权的分类器，结果错误率降至0.0499，表明分类效果显著改善。作者认为还有提升空间并将继续努力。

      现在有一份带标签的data,来训练贝叶斯分类器。

      先随机打乱行,再分成四份, 3/4 做训练,1/4做测试;接着把label 和data分开，各自做成dataset

      

  

然后调用nbayes函数

 

求出分类器w (其实是一个map结构)

a是错误率，发现a的值高达0.4356；明显不科学！贝叶斯分类器理论上的准确率是90+%

于是到 .

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