- 使用线性内核和标准化
- 使用线性内核和L2正则化
- 使用多项式内核和标准化
设置三种不同分类模型
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TAN 分类器是在朴素贝叶斯上做了点优化,不再强求特征之间完全独立,它引入了一种“树形结构”的方式,稍微麻烦点,但可以捕捉到特征间的依赖关系,分类准确率会更高一点。尤其数据稍微复杂时,TAN 更靠谱。
贝叶斯网络分类器就更高级了,整一个图形结构来表示特征间的依赖关系,灵活性蛮强,就是建图的时候稍微有点费劲,需要先做结构学习,再做参数学习。适合你要的数据比较复杂、噪声比较多的场景,比如医疗诊
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