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| 节点状态 | PC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 | NB |
| 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 |
属性“Nodeicon”（作为页面类型）与输入值“File:”包含无效字符或不完整，并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。
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