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如何理解西瓜书朴素贝叶斯分类器旁边提示的直接估计联合概率会遇到组合爆炸问题？

Python 更新时间：2026-04-01 21:22:50 发布时间：1633天前 IT归档最新发布模块sitemap 名妆网法律咨询聚返吧英语巴士网伯小乐网商动力

假设有两个特征属性：X⁽¹⁾和X⁽²⁾。

X⁽¹⁾的取值为{1，2，3}，X⁽²⁾的取值为{S，M，L}

通过这两个特征得到预测结果Y={-1,1} 若这两个特征不独立，则需要计算18个参数。

P(X⁽¹⁾=1,X⁽²⁾=S|Y=-1),   P(X⁽¹⁾=1,X⁽²⁾=S|Y=1)
P(X⁽¹⁾=1,X⁽²⁾=M|Y=-1),      P(X⁽¹⁾=1,X⁽²⁾=M|Y=1)
P(X⁽¹⁾=1,X⁽²⁾=L|Y=-1),       P(X⁽¹⁾=1,X⁽²⁾=L|Y=1)
P(X⁽¹⁾=2,X⁽²⁾=S|Y=-1),   P(X⁽¹⁾=2,X⁽²⁾=S|Y=1)
P(X⁽¹⁾=2,X⁽²⁾=M|Y=-1),      P(X⁽¹⁾=2,X⁽²⁾=M|Y=1)
P(X⁽¹⁾=2,X⁽²⁾=L|Y=-1),       P(X⁽¹⁾=2,X⁽²⁾=L|Y=1)
P(X⁽¹⁾=3,X⁽²⁾=S|Y=-1),   P(X⁽¹⁾=3,X⁽²⁾=S|Y=1)
P(X⁽¹⁾=3,X⁽²⁾=M|Y=-1),      P(X⁽¹⁾=3,X⁽²⁾=M|Y=1)
P(X⁽¹⁾=3,X⁽²⁾=L|Y=-1),       P(X⁽¹⁾=3,X⁽²⁾=L|Y=1)

若Y的可取值为K个，每个特征可取值为S_j个，则参数有 K ⋅ ∏ j = 1 n S j { Kcdot prod_{j=1}^{n} S_{j} } K⋅∏j=1nSj个。

若独立，则只需要计算12个参数。

P(X⁽¹⁾=1|Y=-1),    P(X⁽¹⁾=1|Y=1),
P(X⁽¹⁾=2|Y=-1),    P(X⁽¹⁾=2|Y=1),
P(X⁽¹⁾=3|Y=-1),    P(X⁽¹⁾=3|Y=1),
P(X⁽²⁾=S|Y=-1),       P(X⁽²⁾=S|Y=1),
P(X⁽²⁾=M|Y=-1),   P(X⁽²⁾=M|Y=1),
P(X⁽²⁾=L|Y=-1),   P(X⁽²⁾=L|Y=1),

即若Y的可取值为K个，每个特征可取值为S_j个，则参数有 K ⋅ ∑ j = 1 n S j { Kcdot sum_{j=1}^{n} S_{j} } K⋅∑j=1nSj个。

综上，若假特征属性独立则可减少参数计算量！

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