如何交叉验证朴素贝叶斯分类器？

Posted 2023-03-13

【中文标题】如何交叉验证朴素贝叶斯分类器？

【英文标题】：How to cross validate a Naive Bayes classifier?

【发布时间】：2015-09-24 18:40:29

【问题描述】：

我使用 e1071 进行朴素分类

功能

naiveBayes(x=, y=, )

我想使用 cvTools 进行交叉验证

cvFit(....)

我怎么会写这个，cvFit的文档对我来说真的很难理解

typeof(naiveBayes) is 'closure'

【问题讨论】：

有没有更好的方法来解决这个问题？几年过去了……

【参考方案1】：

我认为开始使用 caret 包会更好。例如这是我目前正在处理的代码的一部分：

    library('caret')

    train_control <- trainControl(method="cv", number=10)

    #create model
    fit <- train(trainData[, -classIndex], trainData[, classIndex], method = "nb",trControl=train_control)

【讨论】：

这使用了 klaR 包，根据我的经验，这对于天真的贝叶斯来说非常慢。它比 R 中的 e1071 或 Python 中的 sklearn 长 100-1000 倍。