樸素貝葉斯分類器中的錯誤

我有一個5000點和12個屬性（其中是類變量）的數據集..我分爲訓練（3000分）和測試（2000分）的數據和執行的訓練分類數據和wnat使用準確度度量可惜的錯誤被拋出，你可以請幫我檢查錯誤率..樸素貝葉斯分類器中的錯誤

b=as.factor(test_data$Personal.Loan) 
model_naivebayes = naiveBayes(Personal.Loan ~.,data=train_data); 
naive_predict = predict(model_naivebayes, test_data); 
table(naive_predict,b)

錯誤：錯誤表（naive_predict，b）：所有參數必須有長度相同

當我檢查naive_predict中的內容時，它說因子W /' 0'evels

Regards， Sri。

來源

2014-03-31 Sriharsha Ramaraju

如果你請更新您的問題一個最小的，可重複的例子，它會更容易幫助你。 –

看起來像錯誤是在第三行。預測時需要排除類變量。

naive_predict = predict(model_naivebayes, test_data[,-which(names(predictors) %in% c("Personal.Loans"))];

來源

2015-05-22 12:00:50 christopherlovell

我有類似的問題，並通過這種方式解決它。

該代碼會給出錯誤信息：我將與iris數據顯示它

iris[ , 5] <- as.character(iris[ , 5]) 
classifier<-naiveBayes(iris[,1:4], iris[,5]) 
table(predict(classifier, iris[,-5]), iris[,5])

如果你使用的因素，它不會：

iris[ , 5] <- as.character(iris[ , 5]) 
classifier<-naiveBayes(iris[,1:4], factor(iris[,5])) 
table(predict(classifier, iris[,-5]), factor(iris[,5]))

來源

2015-07-20 17:33:07 Filly

樸素貝葉斯分類器中的錯誤

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