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Cross-validation for naive bayes data mining model

机译:朴素贝叶斯数据挖掘模型的交叉验证

摘要

A system, method, and computer program product provides a useful measure of the accuracy of a Naïve Bayes predictive model and reduced computational expense relative to conventional techniques. A method for measuring accuracy of a Naïve Bayes predictive model comprises the steps of receiving a training dataset comprising a plurality of rows of data, building a Naïve Bayes predictive model using the training dataset, for each of at least a portion of the plurality of rows of data in the training dataset incrementally untraining the Naïve Bayes predictive model using the row of data and determining an accuracy of the incrementally untrained Naïve Bayes predictive model, and determining an aggregate accuracy of the Naïve Bayes predictive model.
机译:系统,方法和计算机程序产品提供了朴素贝叶斯预测模型准确性的有用度量,并且相对于传统技术提供了减少的计算费用。一种用于测量朴素贝叶斯预测模型的准确性的方法,包括以下步骤:接收包括多行数据的训练数据集;使用训练数据集为多个行的至少一部分中的每一个建立朴素贝叶斯预测模型。训练数据集中的数据使用该行数据逐步取消训练朴素贝叶斯预测模型,并确定未经训练的递增朴素贝叶斯预测模型的准确性,并确定朴素贝叶斯预测模型的总体准确性。

著录项

  • 公开/公告号US7299215B2

    专利类型

  • 公开/公告日2007-11-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GARY L. DRESCHER;PAVANI KUNTALA;

    申请/专利号US20030419761

  • 发明设计人 PAVANI KUNTALA;GARY L. DRESCHER;

    申请日2003-04-22

  • 分类号G06F17/00;G06N5/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 20:09:41

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