我正在尝试用 Python 实现朴素贝叶斯分类器。我的属性具有不同的数据类型:字符串、整数、 float 、 bool 值、序数
我可以使用高斯朴素贝叶斯分类器(Sklearn.naivebayes:Python包)，但我不知道如何处理不同的数据类型。分类器抛出错误，指出无法处理 Int 或 float 以外的数据类型
我可能想到的一种方法是将字符串编码为数值。但我也怀疑，如果我这样做，分类器的表现会有多好。
最佳答案
是的，您需要将字符串转换为数值 朴素贝叶斯分类器无法处理字符串，因为字符串无法进入数学方程。
如果您的字符串有一些“标量值”，例如“大、中、小”，您可能希望将它们分类为“3,2,1”， 但是，如果您的字符串是没有顺序的内容(例如颜色或名称)，则可以执行此操作或分配二进制变量，每个变量都引用颜色或名称(如果它们不多)。
例如，如果您要对汽车进行分类，它们可以是红色、蓝色和绿色，您可以定义变量“红色”、“蓝色”、“绿色”，其取值 0/1，具体取决于汽车的颜色。
关于python - NaiveBayes 分类器在 python 中处理不同的数据类型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30937667/