Bayésien naïf
Un PMML modèle bayésien naïf prévoit la valeur d'une cible à partir de la preuve donnée par un ou plusieurs champs prédicteurs à l'aide du théorème de Bayes. Les modèles bayésiens naïfs nécessitent la discrétisation du champ cible afin qu'un nombre limité de valeurs soient prises en compte par le modèle. Les champs prédicteurs peuvent être discrets ou continus.
Élément de modèle
<NaiveBayesModel functionName="classification" ...Fonctions non prises en charge
Les modèles bayésiens naïfs avec l'élément <MiningSchema> contenant une référence à un élément <DerivedField> ne sont pas pris en charge.
Sorties de modèle
Par défaut, le champ cible est disponible comme champ de sortie ; il s'agit d'un synonyme de la fonction predictedValue.
| Fonctionnalités de sortie de modèle prises en charge | Description |
|---|---|
| predictedValue | Variable catégorique dont nous prédisons l'appartenance. |
| transformedValue | Valeur générée via une expression de transformation appliquée à la sortie de modèle prédite. |
| decision | Valeur générée via une expression appliquée à la sortie de modèle prédite résultant en une valeur catégorisée. |
| predictedDisplayValue | Valeur lisible par l'homme utilisée pour représenter la valeur prédite à partir du modèle. |
| probability | Probabilité statistique de la valeur prédite. |
| residual | Le résidu de la valeur de sortie de probabilité (1 - probabilité) pour la valeur prédite. |