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朴素贝叶斯分类的变量选择
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究比较了贝叶斯分类器的三个变种在网络入侵异常检测中的性能。结果显示，高斯分类器的准确率最高，多项式分类器的准确率最低。每个变种的性能取决于其分类器的假设。
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关键要点
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贝叶斯分类器在网络入侵异常检测中表现良好，但特征独立性假设并不总是成立。
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本研究比较了多项式、伯努利和高斯三种贝叶斯分类器的性能。
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实验结果显示，伯努利分类器的测试准确率为69.9%，多项式分类器为31.2%，高斯分类器为81.69%。
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高斯分类器表现最佳，因为它假设特征服从连续的正态分布。
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多项式分类器表现最差，仅假设离散和多项分布。
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