R（e1071）中的朴素贝叶斯分类器的行为不符合预期（简单示例）

我不明白为什么会出现以下简单的例子：

genre <- c('ROMANCE', 'ROMANCE','ROMANCE', 'ACTION', 'ACTION', 'ACTION')
explosions <- c('NO', 'NO', 'NO', 'YES', 'YES', 'YES')
likeit <- c('DISLIKE', 'DISLIKE', 'DISLIKE', 'LIKE', 'LIKE', 'LIKE')

df <- data.frame(genre, explosions)
df[] <- lapply(df, factor)
df

model <- naiveBayes(df, as.factor(likeit))
model

p_genre <- factor('ACTION')
p_explosions <- factor('YES')
pred <- data.frame(genre=p_genre, explosions=p_explosions)
pred
model
predict(model, pred, type='raw')

---

对于一部有爆炸的动作片来说，问题1是不合适的。

是你的因素被错误地处理了

如果您执行以下操作，它将按预期工作：

p_genre <- factor('ACTION', c('ACTION','ROMANCE'))
p_explosions <- factor('YES', c('NO', 'YES'))
pred <- data.frame(genre=p_genre, explosions=p_explosions)
predict(model, pred, type='raw')

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是您的因素处理不当

如果您执行以下操作，它将按预期工作：

p_genre <- factor('ACTION', c('ACTION','ROMANCE'))
p_explosions <- factor('YES', c('NO', 'YES'))
pred <- data.frame(genre=p_genre, explosions=p_explosions)
predict(model, pred, type='raw')

         DISLIKE     LIKE
[1,] 9.99999e-07 0.999999