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Naive Bayes

Modelo Naive Bayes con predictores gaussianos, multinomiales o de kernel

Los modelos Naive Bayes suponen que las observaciones tienen alguna distribución multivariante dada la pertenencia a una clase, aunque el predictor o las características que componen la observación son independientes. Este marco puede dar cabida a un conjunto completo de características, de manera que una observación es un conjunto de recuentos multinomiales.

Para entrenar un modelo Naive Bayes, utilice fitcnb en la interfaz de línea de comandos. Tras el entrenamiento, prediga las etiquetas o calcule las probabilidades a posteriori pasando el modelo y los datos de los predictores a predict.

Apps

Classification LearnerEntrenar modelos para clasificar datos usando machine learning supervisado

Bloques

ClassificationNaiveBayes PredictClassify observations using naive Bayes model (desde R2023b)

Funciones

expandir todo

fitcnbTrain multiclass naive Bayes model
compactReduce size of machine learning model
limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME) (desde R2020b)
partialDependenceCompute partial dependence (desde R2020b)
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
shapleyShapley values (desde R2021a)
crossvalCross-validate machine learning model
kfoldEdgeClassification edge for cross-validated classification model
kfoldLossClassification loss for cross-validated classification model
kfoldfunCross-validate function for classification
kfoldMarginClassification margins for cross-validated classification model
kfoldPredictClassify observations in cross-validated classification model
lossClassification loss for naive Bayes classifier
resubLossResubstitution classification loss
logpLog unconditional probability density for naive Bayes classifier
compareHoldoutCompare accuracies of two classification models using new data
edgeClassification edge for naive Bayes classifier
marginClassification margins for naive Bayes classifier
resubEdgeResubstitution classification edge
resubMarginResubstitution classification margin
testckfoldCompare accuracies of two classification models by repeated cross-validation
predictClassify observations using naive Bayes classifier
resubPredictClassify training data using trained classifier
incrementalLearnerConvert naive Bayes classification model to incremental learner (desde R2021a)

Clases

ClassificationNaiveBayesNaive Bayes classification for multiclass classification
CompactClassificationNaiveBayesCompact naive Bayes classifier for multiclass classification
ClassificationPartitionedModelCross-validated classification model

Temas