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|simpleicon=Naïve Bayes_Pure.svg | |simpleicon=Naïve Bayes_Pure.svg | ||
|developer=Dev.Team-DPS | |developer=Dev.Team-DPS | ||
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|funcmaincategory=机器学习 | |funcmaincategory=机器学习 | ||
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节点状态 | / Win10及以上可用
在V1.0部署
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朴素贝叶斯 | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | 朴素贝叶斯 |
功能主类别 | 机器学习 |
英文缩写 | 朴素贝叶斯 |
功能亚类别 | 分类训练器 |
节点类型 | 数据挖掘 |
开发语言 | Python |
节点简介 | |
朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法,常用于解决分类问题。它假设特征之间是相互独立的(朴素假设),并利用贝叶斯定理计算后验概率,从而进行分类预测。/p> | |
端口数量与逻辑控制(PC) | |
Input-入口 | 2个 |
Output-出口 | 3个 |
Loop-支持循环 | 否 |
If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
输入输出 | |
相关节点 | |
上一节点 | 随机森林 |
下一节点 | 通用预测模块 |
相关网站 |
查找其他类别的节点,请参考以下列表