The use of Laplace smoothing can have different effects on the performance of Naïve Bayes on different types of data sets.

From a theoretical perspective:

Laplace smoothing can improve the overall accuracy of Naïve Bayes classification by reducing the impact of rare or unseen events in the training data.
On data sets with a large number of training examples and well-distributed features, Laplace smoothing may not be necessary as the model can estimate probabilities accurately without it.
However, on smaller data sets with imbalanced classes or features, Laplace smoothing can help to prevent the model from assigning zero probabilities to certain events and resulting in poor performance.
From a practical perspective:

In text classification tasks, Laplace smoothing is often used to handle the problem of words that appear in the test data but not in the training data.
On sentiment analysis tasks, where the data set may contain many neutral examples, Laplace smoothing can help to avoid overfitting and improve performance.
However, in tasks where there is a large amount of noise or irrelevant features, such as image classification, Laplace smoothing may not improve performance and could even decrease accuracy.
From an experimental perspective:

Empirical studies have shown that Laplace smoothing can improve the performance of Naïve Bayes on some data sets, but not all.
For example, in a study of spam filtering, Laplace smoothing was found to improve the accuracy of the model on some data sets but not others.
In another study of sentiment analysis on social media data, Laplace smoothing was found to have no significant effect on the performance of the model.
Overall, the impact of Laplace smoothing on the performance of Naïve Bayes depends on various factors, such as the size and distribution of the training data, the complexity of the classification task, and the presence of noise or irrelevant features. It is important to experiment with different techniques and hyperparameters to determine the best approach for a particular task and data set.
การใช้การปรับให้เรียบของ Laplace อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของ Naïve Bayes ในชุดข้อมูลประเภทต่างๆ ที่แตกต่างกัน จากมุมมองทางทฤษฎี: การปรับให้เรียบของ Laplace สามารถปรับปรุงความแม่นยำโดยรวมของการจัดประเภท Naïve Bayes โดยการลดผลกระทบของเหตุการณ์ที่หายากหรือมองไม่เห็นในข้อมูลการฝึกอบรม ในชุดข้อมูลที่มีตัวอย่างการฝึกจำนวนมากและฟีเจอร์ที่กระจายกันดี การปรับให้เรียบของ Laplace อาจไม่จำเป็น เนื่องจากแบบจำลองสามารถประมาณความน่าจะเป็นได้อย่างแม่นยำหากไม่มี อย่างไรก็ตาม สำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีคลาสหรือฟีเจอร์ไม่สมดุล การปรับให้เรียบของ Laplace สามารถช่วยป้องกันไม่ให้โมเดลกำหนดความน่าจะเป็นเป็นศูนย์ให้กับเหตุการณ์บางอย่าง และส่งผลให้ประสิทธิภาพไม่ดี จากมุมมองเชิงปฏิบัติ: ในงานจำแนกข้อความ การปรับให้เรียบของ Laplace มักใช้เพื่อจัดการกับปัญหาของคำที่ปรากฏในข้อมูลการทดสอบ แต่ไม่ใช่ในข้อมูลการฝึก ในงานวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งชุดข้อมูลอาจมีตัวอย่างที่เป็นกลางจำนวนมาก การปรับให้เรียบของ Laplace สามารถช่วยหลีกเลี่ยงการฟิตติ้งมากเกินไปและปรับปรุงประสิทธิภาพได้ อย่างไรก็ตาม ในงานที่มีสัญญาณรบกวนจำนวนมากหรือคุณสมบัติที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น การจัดหมวดหมู่ภาพ การปรับให้เรียบของ Laplace อาจไม่ปรับปรุงประสิทธิภาพและอาจลดความแม่นยำลงด้วยซ้ำ จากมุมมองของการทดลอง: การศึกษาเชิงประจักษ์แสดงให้เห็นว่าการปรับให้เรียบของ Laplace สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของ Naïve Bayes ในชุดข้อมูลบางชุดได้ แต่ไม่ใช่ทั้งหมด ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาการกรองสแปม พบว่าการปรับให้เรียบของ Laplace เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองในชุดข้อมูลบางชุด แต่ไม่ใช่ชุดอื่น ๆ ในการศึกษาอื่นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึกต่อข้อมูลโซเชียลมีเดีย พบว่าการปรับให้เรียบของ Laplace ไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพของแบบจำลอง โดยรวมแล้ว ผลกระทบของการปรับ Laplace ให้ราบรื่นต่อประสิทธิภาพของ Naïve Bayes ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดและการกระจายของข้อมูลการฝึกอบรม ความซับซ้อนของงานการจัดหมวดหมู่ และการมีอยู่ของสัญญาณรบกวนหรือคุณลักษณะที่ไม่เกี่ยวข้อง สิ่งสำคัญคือต้องทดลองใช้เทคนิคและไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ เพื่อกำหนดแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับงานและชุดข้อมูลเฉพาะ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence