{"conversations": [{"from": "human", "value": "Laplace- ek alfa=1 erabili beharko luke?"}, {"from": "gpt", "value": "Alpha=1 erabiltzea gomendatzen da Na\u00efve Bayes algoritmoan Laplace leuntzea erabiltzean. Alfak parametro leungarria eta balio altuagoak probabilitatea 0.5eko banaketa uniformerantz bultzatzen dute, eta horrek ez du asko ematen. Beraz, alfa=1 erabil daiteke probabilitatearen arazoa kentzeko. Laplace leuntzea datu kategorikoak leuntzeko erabiltzen da, eta ezaugarri guztiei edo eginbide bakar bati aplika dakioke. Era berean, erregulartzeko ere erabiltzen da, eta erregularizazio-maila alfaren araberakoa da, eta balidazio-balioaren araberakoa da."}, {"from": "human", "value": "Nola leuntzen du Laplace Bayes-ek datu multzo ezberdinetan? Adibide batzuk eman ditzakezu Laplace-k ondo lan egiten duenekoa eta non ez den?"}, {"from": "gpt", "value": "Laplace leuntzearen erabilerak hainbat efektu izan ditzake Na\u00efve Bayes-en errendimenduan datu multzo desberdinetan. Ikuspegi teorikoa: Laplace-k Na\u00ef Bayes-en sailkapen orokorra hobetu dezake, gertaera bakan edo ikusiezinen eragina gutxituz. Datuek trebakuntza adibide ugari dituzte eta ongi banatutako funtzionalitateak, Laplaplace-ren leuntzeak ezin du zehatz-mehatz kalkulatu eredu baten probabilitatea. Hala ere, datu txikiek klase gutxirekin edo eginbide etsiekin ezartzen dute, Laplace-place-k lagundu egin dezake ereduei 0ren probabilitatea ematea eta emaitza pobrea ematea saihesteko. Testu praktikoko performantzian egindako ataza praktikoan, LaCopyer-ek datu-ereduko datuen laginketa asko hobetzen du, baina datu-ereduek ez dute probaren depresioak izan arren, adibidez, adibidez, tractortzioa eta datu-ereduek deformazioko emaitza neurgarria izan dezakete. Hala ere, adibidez, adibidez, beste datu batzuk deformazio-espazioan, tramitizio-ereduko emaitzeko datu-ereduko emaitza asko hobetu dezakete."}]}