离散型变量

我对朴素贝叶斯算法有些疑惑，特别是在处理连续型变量时的处理方式。据我所知，朴素贝叶斯算法依据样本数据中变量之间的相互独立性假设，从而对于每个变量都估计一个单独的概率分布。但是当自变量不再是离散型变量，如何处理连续型变量呢？是直接将其离散化，还是采用概率密度函数的...

我正在尝试使用朴素贝叶斯算法来处理一些数据，但是我的数据中存在一些缺失值，并且部分数据是连续型变量。我知道朴素贝叶斯算法要求离散型变量，所以我想知道如何将这些连续型变量转化为离散型变量以处理缺失值。我该如何处理这些数据以确保朴素贝叶斯算法的准确性？请问有哪位专家...

我对k近邻算法并不是很了解，但您的问题让我想到了如何处理混合数据的问题。假设有一组数据包含了连续型变量和离散型变量的混合数据，k近邻算法会首先计算这些数据之间的距离用于分类和回归。对于连续型变量，常用欧氏距离或曼哈顿距离，对于离散型变量，可以采用Hamming距离或编辑距...

我在进行回归问题时想要使用朴素贝叶斯算法，但面对一些连续型变量时遇到了困难。我知道朴素贝叶斯在处理离散型变量时效果很好，但是在连续型变量上不是很清楚该如何处理。我的数据集中有一些数值型变量，比如说年龄、身高等等，想请教各位专家，朴素贝叶斯在回归问题上如何处理这些...