sklearn Gaussian Naive Bayes - warum "Gaussian"?

Question

Ich verstehe das Bayes-Theorem, aber verstehe nicht, was der "Gaußsche" Teil im Klassifikator ist. Warum heißt es "Gaussian"?

Answer 1

Betrachten Sie die Einstellung sklearn.naive_bayes.GaussianNB. Die fit Methode verwendet eine x und eine y und versucht, sie anzupassen. Sie entsprechen den Fällen von Zufallsvariablen X und y und y einige Werte nimmt c ∈ C. Also können wir schätzen f (X | C = c). Natürlich interessiert uns P (C = c | X). Wenn Sie sich erinnern Satz von Bayes,

P (A | B) = P (B | A) P (A)/P (B),

wir brauchen die apriori Verteilung von X für diese Umkehrung. In gaussian naive bayes wird davon ausgegangen, dass es sich um eine Normalverteilung handelt.