Если у меня есть набор обучающих данных, и я обучаю его наивному байесовскому классификатору, и у меня есть значение атрибута, вероятность которого равна нулю. Как мне справиться с этим, если позже я хочу предсказать классификацию на новых данных? Проблема в том, что если в расчете есть ноль, то все произведение становится равным нулю, независимо от того, сколько других значений я получил, возможно, найдет другое решение.
Пример:
Весь продукт становится равным потому что в данных обучения значение атрибута TimeZone US всегда равно Да в нашем небольшом наборе данных обучения. Как я могу справиться с этим? Должен ли я использовать больший набор обучающих данных или есть другая возможность преодолеть эту проблему?