数据挖掘实验二朴素贝叶斯算法预测收入水平

在这个数据挖掘实验中，丛铭毅同学运用了朴素贝叶斯算法来预测个人的收入水平，挺有趣的。简单来说，朴素贝叶斯算法通过计算特征与类别的关系，来做出分类预测。它的“朴素”之处在于假设特征之间互不影响，这让计算变得更高效，但不完全准确。

实验的亮点之一就是数据预，包括缺失值、异常值的，还需要做数据标准化、归一化等，保证模型输入的质量。别忘了，特征选择也关键，哪些特征能最准确预测收入水平？这得通过一些数据方法来决定，比如相关性。

，模型训练与验证也是一个重要环节，通常会使用交叉验证来评估模型的效果。结果出来后，记得用准确率、精确率这些指标来评估预测的质量。
如果你对朴素贝叶斯有兴趣，这个实验适合你，实践中的具体操作会让你对它有更深的理解。