我正在使用资源管理器功能进行分类。我的.arff数据文件具有10个数字和二进制值功能； （只有实例ID是标称的）。我有16个实例。我要使用的是朴素贝叶斯，但我无法解释结果，有人知道如何从朴素贝叶斯分类中解释结果吗？
最佳答案
朴素贝叶斯（Naive Bayes）没有选择任何重要功能。如您所述，训练朴素贝叶斯分类器的结果是每个特征的均值和方差。将新样本分为“是”或“否”是基于样本特征的值是否与“是”或“否”的训练特征的均值和方差最匹配。
您可以使用其他算法来找到最有用的属性。在这种情况下，您可能要使用决策树分类器，例如WEKA中的J48（这是C4.5 decision tree algorithm的开源实现）。结果决策树中的第一个节点会告诉您哪个功能具有最大的预测能力。
甚至更好（如另一篇文章中的Rushdi Shams所述）； Weka的资源管理器提供了专用的构建选项，可以在数据集中找到最有用的属性。这些选项可在Select attributes选项卡下找到。