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저는 기계 학습의 개념에 익숙하지 않으며이 문제를 파악하려고합니다. 나는 이것을 위해 WEKA를 사용하고있다. 저는 4 개의 클러스터를 가지고 있습니다. Naive Bayes에 제공하는 교육 데이터 세트에는 반 (전체 플롯의 중심을 가로 지르는) 클러스터가 같은 클래스에있는 2 개의 클래스가 있습니다. 이 모델의 정확도는 50 %가 아니지만 클래스를 반대쪽에서 동일한면으로 변경하면 정확도가 100 %가됩니다. 이게 왜 그렇게? 데이터의 스냅 샷을로드하여나이브 베이 분류기가 긍정적 인 부정적인 클래스에 대한 정확도가 낮습니다
이 포럼이 유용 할 것입니다. http://stats.stackexchange.com/ – Leo