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朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强(朴素)独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签,类标签取自有限集合。下列选项不属于朴素贝叶斯分类器特点的是?
A. 面对孤立的噪声点,朴素贝叶斯分类器是健壮的
B. 面对无关属性,朴素贝叶斯分类器是健壮的。
C. 相关属性可能会降低朴素贝叶斯分类器的性能,因为对这些属性,条件独立的假设已不成立。
D. 朴素贝叶斯分类不可以把连续的属性离散化
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朴素贝叶斯需要将连续特征离散化

正确答案是:D: 朴素贝叶斯分类不可以把连续的属性离散化。

分析:

朴素贝叶斯分类器的特点包括:

A: 面对孤立的噪声点,朴素贝叶斯分类器是健壮的。——这是正确的,因为朴素贝叶斯分类器基于概率计算,对于孤立的噪声点可能不会有太大影响。

B: 面对无关属性,朴素贝叶斯分类器是健壮的。——这是正确的,因为无关属性对分类结果的影响较小,朴素贝叶斯分类器能有效处理这些无关属性。

C: 相关属性可能会降低朴素贝叶斯分类器的性能,因为对这些属性,条件独立的假设已不成立。——这是正确的,因为朴素贝叶斯分类器假设特征之间是条件独立的,相关属性会破坏这种假设,从而影响分类器的性能。

D: 朴素贝叶斯分类不可以把连续的属性离散化。——这是错误的。实际上,朴素贝叶斯分类器可以通过各种方法(如分箱、使用高斯分布等)将连续属性离散化,以适应其分类需求。

因此,D选项不属于朴素贝叶斯分类器的特点。