标签： machine-learning classification weka naivebayes bayesian-networks
我在Weka上使用Naive Bayes分类器，在7000个实例的数据集上有15个属性。使用ZeroR，我的基线准确度为87.5％。作为数据预处理的一部分，我使用零均值和单位方差对数据集进行归一化，应用过滤器使数据集随机化。我使用了训练（70％）和测试（30％）集，以及整个数据集的10倍交叉验证，使用了监督离散化和属性选择，我得到的分类器的最佳准确率为93.43％。这是基线准确度的这一小改进吗？