HANA Naive Bayes

Propiedades que se pueden configurar para el algoritmo Naive Bayes de HANA.

Sintaxis

Naive Bayes es un algoritmo de clasificación basado en el teorema de Bayes. Estima la probabilidad condicional de clase asumiendo que los atributos son condicionalmente independientes uno de otro. A pesar de su simplicidad, Naive Bayes funciona bastante bien en áreas como la colasificación de documentos y y filtrado de spam, y solo requiere una pequeña cantidad de datos de formación para estimar los parámetros necesarios para la clasificación.

Propiedades de HANA Naive Bayes
Tabla 1: Propiedades del algoritmo
Propiedad Descripción
Modo de salida Seleccione el modo en el que desea usar la salida de este algoritmo.
Características Seleccione las columnas de entrada con las que desea realizar la regresión.
Variable de destino Seleccione la columna de destino para la que desea realizar el análisis.
Nombre de columna prevista Introduzca un nombre para la columna recién creada que contiene los valores previstos.
Suavizado de Laplace Introduzca la constante de suavizado para las observaciones de suavizado. La constante de suavizado debe ser un valor doble superior a 0. Introduzca 0 para deshabilitar el suavizado de Laplace.
Valores faltantes Seleccione el método para manejar los valores perdidos.
  • Omitir: El algoritmo omite los registros que contienen valores faltantes en las características o variables meta.
  • Conservar: el algoritmo conserva los registros que contiene los valores faltantes durante el cálculo.
Número de subprocesos Escriba el número de subprocesos que debe usar el algoritmo durante la ejecución. El valor predeterminado es 1.