幼稚bayes預測分數

Question

我有100個學生的四節課的數據集（例如，課a，課b，課c，課d），讓我們想象這個等級與 課程的等級相關聯。

我想通過那四年級來實現樸素貝葉斯預測成績課f，但我不知道如何使用輸入。 我讀了樸素貝葉斯垃圾郵件檢測，並在此，每個字的可能性計算。 但是對於等級我不知道我必須計算的可能性。 我已經嘗試過垃圾郵件，但是對於這個例子，我只有四個名字（每個課程）

Answer 1

爲了做出好的分類，您需要有一些關於學生的信息，而不是他們正在上課。以你的例子爲例，垃圾郵件檢測是基於單詞，停止通常是垃圾郵件（購買，促銷，金錢）或來源於http頭文件。 對於預測學生成績的情況，你可以想像有關於學生的信息：社交課，他是做運動，男性還是女性，等等。

回到你的問題，這不是有趣的課程名稱，而是每個學生在課堂上的成績。你需要對每四堂課和f課進行評分，以訓練樸素貝葉斯分類器。

你的條目可能看起來像：

StudentID gradeA gradeB gradeC gradeD gradeF 
1    10  9  8   5   8 
2    3  5  3   8   8 
3    5  3  1   1   2 
4    10  10  10  5   4 

訓練你的分類後，你將通過新進入一個新的學生那樣：

StudentID gradeA gradeB gradeC gradeD 
1058   1  5  8   4 

分類器將能夠預測檔次對於F課，考慮到了先前的成績。

您可能已經注意到，我打算在gradeF與gradeD高度相關的情況下做了一個訓練數據集。這就是貝葉斯分類器試圖學習的內容，只是以更復雜的方式。