如何在matlab中使用离散值的拟合朴素贝叶斯?

Question

这是恶性的数据。

第一列为性别，第二列为年龄，第三列为黑色素瘤的位置，第四列为诊断这是数据集

的图像

%male = 1; female = 2
% head/neck = 1   upper extremity = 2   lower extremity = 3    torso = 4
% unknown = 1   nevus = 2    melanoma = 3

d = [1 45 1 1;
2 45 2 1;
2 50 3 2;
2 55 2 3;
2 50 2 3;
1 55 4 3];
c = {'benign';
'benign';
'benign';
'malignant';
'malignant';
'malignant';};

Mdl = fitcnb(d,c,'CategoricalPredictors',[1 2])

这是输出

A normal distribution cannot be fit for the combination of class malignant and predictor x4. The data has zero variance.

Answer 1

您必须使响应向量成为分类向量并在数据中创建一些方差:

clear;
d = [1 45 1 1;
2 45 2 1;
2 50 3 2;
2 55 2 3;
2 50 2 3;
1 55 4 4]; % Change 3 -> 4 to create variance
c = {'benign';
'benign';
'benign';
'malignant';
'malignant';
'malignant'};
X = d;
Y = [0; 0; 0; 1; 1; 1];
Y = categorical(Y, [0; 1], {'benign', 'malignant'});
Mdl = fitcnb(X, Y, 'CategoricalPredictors', [1, 2])