我想将几个多项式贝叶斯组合在一起。
例如,我们获得了数据集X
和标签y
及其多项式贝叶斯分类器M
。然后,我们将它们分为X_1,X_2
和y_1,y_2
两部分。将它们提供给多项式贝叶斯分类器以获取M_1
和M_2
。从wiki和sklearn,我们可以将多项式贝叶斯解释为线性模型。因此我们可以假设M = X*w + b
,M_1 = X*w_1 + b_1
和M_2 = X*w_2 + b_2
。根据贝叶斯的公式和源代码,我可以得到:
F
-每个类的特征(在此公式中,F_1
,F_2
仅代表一个类中的一个特征,F代表这些类的总和)
C
-类数(在此公式中,C_1
,C_2
代表不同组中的同一类)
第二个公式似乎正确,但第一个公式错误。您能否告诉我如何基于w
和w_1
计算w_2
?谢谢。