【发布时间】：2023-03-04 12:35:01
【问题描述】：
我们可以使用朴素贝叶斯对数值数据进行分类吗？我们有一个系统可以提取作者风格，如句子长度、词长，并用它来预测匿名文档的作者身份。那么我们可以使用朴素贝叶斯根据这些数字数据对作者进行分类吗？您能否提出更好的替代方案。
【问题讨论】：
标签： machine-learning naivebayes
【发布时间】：2023-03-04 12:35:01
【问题描述】：
是的，你可以。事实上，我所知道的每种学习算法都适用于数值特征：在处理其他类型的数据时，您必须先将其预处理为数值数据。
我建议您也查看Support Vector Machines、Online Passive Aggressive Classifiers 和TF-IDF weighting 来完成这项任务。
【讨论】：
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你能推荐一些 python 包，我可以用朴素贝叶斯处理数字属性
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@Nithin.P - 我最喜欢 scikit-learn。它包含我提到的所有内容以及朴素贝叶斯。也看看它的 SGDClassifier。本教程用于处理文本数据：scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/…
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谢谢！ SK-Learn 非常适合我。
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@Nithin.P - 如果您觉得我的回答有帮助，请点击旁边的勾号接受它。