Свойства, которые можно настроить для алгоритма наивного байесовского алгоритма HANA.
Наивный байесовский алгоритм - алгоритм классификации, основанный на теореме Байеса. Он позволяет получить оценку условной вероятности по классу исходя из предположения, что атрибуты не имеют условной зависимости друг от друга. Несмотря на свою простоту, наивный байесовский алгоритм достаточно эффективен в таких сферах, как классификация документов и фильтрация спама, помимо этого, он требует малого количества данных для обучения, необходимых для оценки параметров для классификации.
| Свойство | Описание |
|---|---|
| Режим вывода | Выберите режим, в котором требуется использовать выходные данные этого алгоритма. |
| Функции | Выберите столбцы ввода, для которых будет выполняться анализ. |
| Целевая переменная | Выберите целевой столбец, для которого будет выполняться анализ. |
| Имя столбца прогноза | Введите имя создаваемого столбца, который содержит прогнозные значения. |
| Сглаживание по Лапласу | Введите сглаживающую константу для наблюдений со сглаживанием. Сглаживающая константа должна иметь значение типа double и быть больше 0. Введите 0, чтобы отключить сглаживание по Лапласу. |
| Отсутствующие значения | Выберите способ обработки отсутствующих значений.
|
| Число потоков | Введите число потоков, которые алгоритм будет использовать при выполнении. По умолчанию это значение равно 1. |