贝叶斯网络输出

Question

我正在使用一个数据集来预测一个人是否患有糖尿病。如果在我的数据集中，糖尿病的负面观察数量是正面的10倍，是不是已经给出了我的贝叶斯只会学习和预测负面的，因为它比其他的有更多的观察？

Answer 1

假设你之前的结果概率是: P(not_diabetic) = 0.9，P(糖尿病)= 0.1。

这是一个不平衡训练集的例子，会对学习者的行为产生不利影响。在你的病例中，将P(糖尿病)>0.5的病例归类为糖尿病，其余的归为Non_diabetic不会给出好的结果。

在验证分类器时，需要使用一种考虑训练集的不平衡先验对后验概率的影响的方法，例如Bayesian information Reward。

您可以查看此paper，了解有关不平衡训练集对贝叶斯分类器的影响的一般讨论。