朴素贝叶斯：观察变量的异构 CPD

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【中文标题】朴素贝叶斯：观察变量的异构 CPD【英文标题】：Naive Bayes: Heterogeneous CPDs for observation variables 【发布时间】：2015-04-22 08:27:14 【问题描述】：

我正在使用一个朴素贝叶斯模型进行二元分类，并结合使用离散变量和连续变量。我的问题是，我可以对连续和离散观察变量使用不同的条件概率分布 (CPD) 函数吗？ 例如，我对连续变量使用高斯 CPD，对离散变量使用确定性 CPD？

谢谢

【问题讨论】：

是的。在公式的推导中没有假设 cpd 都是一样的。至于结合连续和离散，符号的传统滥用是假装概率密度是概率；这可以通过假设每个 p(x | C) 旁边都有一个 dx 来证明。 【参考方案1】：

是的，在同一模型中混合连续变量和离散变量是正常的。请考虑以下示例。

假设我有两个随机变量：

T - 今天的温度 D - 星期几

注意 T 是连续的，D 是离散的。假设我想预测 John 是否会去海滩，由二进制变量 B 表示。那么我可以如下进行推理，假设 T 和 D 在给定 B 的情况下是条件独立的。

           p(T|B) • p(D|B) • p(B)
p(B|T,D) = ━━━━━━━━━━━━ ∝ p(T|B) • p(D|B) • p(B)
                p(T) • p(D)

p(T|B) 可以是高斯分布，p(D|B) 可以是离散分布，p(B) 可以是关于约翰多久去海滩的离散先验。

【讨论】：

谢谢蒂莫西。这回答了我的问题！

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