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我刚刚选择了具有以下属性的数据集。

  • 邮政编码 (1000, 4000) 只有我选择的 2 个邮政编码。
  • 城市（悉尼、布里斯班）只有我选择的 2 个城市。
  • 奥图斯
  • 澳洲电讯

只是为了代表一个地区有多少人在使用 optus 网络，有多少人在使用 Telstra 网络。

我有 100 条记录，我计算了平均值，标准。德夫和伯爵。

现在，除了均值和标准偏差之外，我还应该为 NavieBayes 找到什么？如果可能的话，任何人都可以提供一个示例公式。我正在研究 C#。

而且，需要计算精度吗？

谢谢。

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朴素贝叶斯对于使用独立参数 zip、city 等预测两个网络（0,1）的输出很有用。

所以你使用“NaiveBayes Bernauli 公式”来调制和预测任何情况。我建议您阅读 RCRAN Logistic 回归公式-

https://cran.r-project.org/web/packages/HSAUR/.../Ch_logistic_regression_glm.pdf

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于 2016-11-26T16:11:55.990 回答