我正在尝试在Python中实现Naive Bayes分类器。我的属性具有不同的数据类型：字符串，Int，float，Boolean，Ordinal
我可以使用Gaussian Naive Bayes分类器（Sklearn.naivebayes：Python包），但我不知道如何处理不同的数据类型。分类器抛出一个错误，声明无法处理Int或float
以外的数据类型我可能想到的一种方法是将字符串编码为数值。但我也怀疑，如果我这样做，分类器会有多好。
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是的，您需要将字符串转换为数值 朴素贝叶斯分类器无法处理字符串，因为字符串无法输入数学方程式。
如果你的字符串有一些＆＃34;标量值＆＃34;例如＆＃34;大，中，小＆＃34;您可能希望将它们归类为＆＃34; 3,2,1＆＃34;， 但是，如果你的字符串是没有顺序的东西，比如颜色或名字，你可以这样做，或者为每个变量指定二进制变量，如果颜色或名称不是很多的话。
例如，如果您要对汽车进行分类，它们可以是红蓝绿色，您可以定义变量＆＃39;红色＆＃39; ＆＃39;蓝色＆＃39; ＆＃39;绿色＆＃39;取值为0/1，取决于您的汽车颜色。
答案 1 :(得分：1)
请勿手动转换数据类型，而应使用dict矢量化。
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.DictVectorizer.html