GaussianNaiveBayes_Android_App

Gaußsche naive Bayes in Android: Iris -Klassifizierungsproblem

Dieses Projekt zielt darauf ab, einen Gaußschen naiven Bayes -Klassifizierer in Android zu erstellen und sie im berühmten Iris -Datensatz zu verwenden. Gaußsche Naive Bayes ist eine andere Version des häufig verwendeten Naive Bayes -Klassifikators, da sie sich mit numerischen Merkmalen befasst.

Wir gehen davon aus, dass jede numerische Funktion in unserem Datensatz einer Gaußschen Verteilung folgt, wobei der Mittelwert und die Standardabweichung aus dieser Funktion selbst berechnet werden.

Die App verwendet OpenCSV, um den Datensatz im CSV -Format (aus dem assets -Ordner der App) zu analysieren.

Verwenden Sie Ihren eigenen Datensatz

Sie können Ihren Datensatz in der App verwenden. Beachten Sie die folgenden Punkte, um dem Algorithmus einen sauberen Datensatz bereitzustellen.

1. Der Datensatz sollte sich im CSV -Format befinden und im assets der App der App platziert werden.
2. Die erste Zeile sollte nur Namen der Spalten enthalten. Wie in diesem Fall des IRIS -Datensatzes enthält die erste Zeile sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,species .
3. Die letzte Spalte in der CSV -Datei sollte der Spalte der Etiketten entsprechen, genauso wie wir die species im IRIS -Datensatz haben.
4. Die Spalte der Etiketten sollte nur alle Etiketten als Zeichenfolgen enthalten. Wie im IRIS -Datensatz enthält die species Colun drei verschiedene Saiten (Klassen), setosa, versicolor, virginica . Alle anderen Spalten, mit Ausnahme der Spalte der Etiketten sollten nur numerische Merkmale enthalten. (So ​​wie der IRIS -Datensatz sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width -Spalten hat).
5. Reinigen Sie den Datensatz, wenn er in einer der Spalten Nullwerte enthält . Null/Leer -Werte in einer der Spalten können einen Fehler verursachen.

Befolgen Sie das gleiche Format wie der Iris -Datensatz.

Lizenz

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