Abstract-Traditional maskininlärning algoritmer antar att data är exakt eller exakt. Detta antagande kanske dock inte håller i vissa situationer på grund av dataosäkerhet till följd av mätfel, datafel och upprepade mätningar osv. Med osäkerhet representeras värdet av varje datapost av en sannolikhetsfördelningsfunktion (pdf). I detta dokument föreslår vi en ny naiv Bayes klassificeringsalgoritm för osäkra data med en pdf. Vår nyckellösning är att förlänga klassens villkorliga sannolikhetsuppskattning i Bayes-modellen för att hantera pdf:er. Omfattande experiment på UCI dataset visar att noggrannheten hos naiva Bayes modell kan förbättras genom att ta hänsyn till osäkerhetsinformationen.
I REF, Ren et al. infört en naiv Bayes klassificeringsalgoritm för osäkra data med pdf genom att förlänga klassen villkorlig sannolikhetsuppskattning i den naiva Bayes-modellen.
Naive Bayes Classification of Uncertain Data
{'venue': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}