Propiedades que se pueden configurar para el algoritmo Naive Bayes de HANA.
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.
| 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.
|
| Número de subprocesos | Escriba el número de subprocesos que debe usar el algoritmo durante la ejecución. El valor predeterminado es 1. |