代码:
nb=fitcnb(train_data,train_label);
predict_label =predict(nb,test_data);
错误:
错误使用 ClassificationNaiveBayes/fitNonMNDists (line 231)
A normal distribution cannot be fit for the combination of class 112 and predictor x1. The data has zero variance.
出错 ClassificationNaiveBayes (line 103)
this.DistributionParameters = fitNonMNDists(this);
出错 classreg.learning.FitTemplate/fit (line 258)
[varargout{1:nargout}] = this.MakeFitObject(X,Y,W,this.ModelParams,fitArgs{:});
出错 ClassificationNaiveBayes.fit (line 131)
this = fit(temp,X,Y);
出错 fitcnb (line 223)
this = ClassificationNaiveBayes.fit(X,Y,varargin{:});
出错 jueceshu (line 24)
nb=fitcnb(train_data,train_label);
只需要剔除属于同一类的、样本的方差为零的特征即可,具体步骤:以二分类问题为例,遍历训练样本中的所有特征;对于每一个特征的所有实例,通过类标签把实例分为两部分——同一类标签的实例划为一同一部分;检查每一部分的方差,如果有一部分的方差为零,则从训练集、测试集中删除该特征。剔除这些特征后,再使用fitcnb()就不会报错了。