バッチ処理

バッチ処理モードのナイーブベイズ分類器は、「使用モデル: 訓練と予測」で説明されている一般的なワークフローに従います。

訓練

入力と出力の説明は、「使用モデル: 訓練と予測」を参照してください。

訓練段階でのナイーブベイズ分類器のパラメーターは次のとおりです。

パラメーター	デフォルト値	説明
algorithmFPType	double	アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。
method	defaultDense	ナイーブベイズ分類器に利用可能な計算メソッド。 defaultDense - デフォルトのパフォーマンス指向の計算メソッド fastCSR - CSR 数値テーブル用のパフォーマンス指向の計算メソッド
nClasses	適用不可	クラスの数、必須パラメーター。
priorClassEstimates	1/nClasses	事前クラス推定を含むサイズ nClasses のベクトル。各ベクトル要素にはデフォルト値が適用されます。
alpha	1	特徴の仮定の生起回数を含むサイズ `p` のベクトル。各ベクトル要素にはデフォルト値が適用されます。

入力と出力の説明は、「使用モデル: 訓練と予測」を参照してください。

予測段階でのナイーブベイズ分類器のパラメーターは次のとおりです。

パラメーター	デフォルト値	説明
algorithmFPType	double	アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。
method	defaultDense	パフォーマンス指向の計算メソッド。アルゴリズムでサポートされている唯一のメソッドです。
nClasses	適用不可	クラスの数、必須パラメーター。

インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。

C++:

Java*:

./examples/java/source/com/intel/daal/examples/naive_bayes/MultinomialNaiveBayesDenseBatch.java
./examples/java/source/com/intel/daal/examples/naive_bayes/MultinomialNaiveBayesCSRBatch.java

Python*: