ガUSSIAN NAIVE BAYES SCORE

ガウシアン・ナイーブベイズのスコア計算

独立したガウス分布の特徴量モデルを組み合わせ、2クラスの事後確率スコアを計算します。

計算結果

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結果

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手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。

ガウス分布の対数密度と、2つのクラススコアの安定したロジスティック正規化を使用する。

Log score difference=log(prior1/prior0)+Σ(log density1−log density0)

前置値と同一の特徴分布とが一致すれば、後置クラス1確率0.5が得られる。

エントリーモデルのみ、条件付き機能の独立性、ポジティブSD、2つのクラス。適合率や校正/精度保証のモデルはない。相関する特徴はスコアを歪める可能性がある。

自分の値を入力できますか？

はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。

結果は厳密ですか？

浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。

入力内容は送信されますか？

計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。

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