朴素贝叶斯分类器的误差估计

• 作者: 孙书诚 王鸣 陈弋兰
• 来源期刊: 安徽工程科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯分类器 误差估计 错误率
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0977.2008.04.013

摘要

模式分类旨在依据识别对象特征的观察值将其归并至某个类别,贝叶斯分类决策可实现模式分类.给出一类遵从特征观察量独立性假设的贝叶斯分类器即朴素贝叶斯分类器设计,并给出朴素贝叶斯分类器的分类误差估计方法.理论分析与实验结果表明,朴素贝叶斯分类器设计方案可行,且其分类误差估计方法有效,可用于模式分类事务处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈弋兰	安徽建筑工业学院数理系	3	8	1.0	2.0
2	王鸣	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	28	129	6.0	10.0
3	孙书诚	安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室	8	59	5.0	7.0