めちゃくちゃ精度わるい。 Accuracy: 0.43333333333333335 Precision: 0.49505318105939866 Recall: 0.43333333333333335 F1 Score: 0.4521795955977239 precision recall f1-score support 60 0.77 0.52 0.62 314 80 0.33 0.44 0.37 117 100 0.36 0.37 0.36 155 120 0.37 0.41 0.39 122 140 0.19 0.27 0.22 60 160 0.23 0.36 0.28 42 accuracy 0.43 810 macro avg 0.37 0.39 0.37 810 weighted avg 0.50 0.43 0.45 810
ナイーブベイズは、特にテキストデータなどのカテゴリカルな特徴量に適していることが知られていますが、数値データや連続値の特徴量には向いていない場合があります。精度が低い原因の一つとして、数値データを扱う際にナイーブベイズが適切ではない可能性があります。
この問題を解決するために、他のアルゴリズムやアプローチを試すことをお勧めします。例えば、ランダムフォレストや勾配ブースティングなどのアンサンブル学習法や、ニューラルネットワークなどの深層学習アルゴリズムを試すことができます。また、特徴量エンジニアリングやハイパーパラメータのチューニングなども精度向上に役立つ場合があります。
精度向上のために試すべき方法はいくつかありますが、どの方法が最適かはデータの性質や問題のコンテキストによって異なります。データの特性や目的に合わせて適切な方法を選択することが重要です。