ナイーブベイスのパラメーター

2024年6月8日

ナイーブベイズのモデルで最も一般的なパラメータは以下の通りです：

1. alpha: ラプラス/リッジスムージングのパラメータで、ゼロの確率を防ぐために使用されます。デフォルト値は1.0ですが、これは一般的な選択肢であり、調整が必要な場合があります。

2. fit_prior: ブール値で、クラスの事前確率を学習するかどうかを決定します。デフォルト値はTrueですが、Falseに設定すると、すべてのクラスが同じ確率であると仮定されます。

これらのパラメーターを調整することで、Naive Bayesモデルのパフォーマンスを改善できる可能性があります。特に、alphaの値を調整することで過剰適合や過小適合を軽減し、モデルの汎化性能を向上させることができます。