It is recommended to use alpha=1 when using Laplace smoothing in the Naïve Bayes algorithm. Alpha represents the smoothing parameter and a higher value will push the likelihood probability towards a uniform distribution of 0.5, which does not provide much information. Therefore, it is preferable to use alpha=1 to remove the problem of zero probability. Laplace smoothing is used to smooth categorical data and can be applied to all features or just one feature. It is also used for regularization purposes and the degree of regularization depends on the value of alpha, which can be chosen by validation.
 ขอแนะนำให้ใช้ alpha=1 เมื่อใช้ Laplace Smoothing ในอัลกอริทึม Naïve Bayes อัลฟ่าแสดงถึงพารามิเตอร์การปรับให้เรียบ และค่าที่สูงกว่าจะผลักดันความน่าจะเป็นของความน่าจะเป็นไปสู่การกระจายแบบสม่ำเสมอที่ 0.5 ซึ่งไม่ได้ให้ข้อมูลมากนัก ดังนั้นจึงควรใช้ alpha=1 เพื่อขจัดปัญหาความน่าจะเป็นเป็นศูนย์ การปรับให้เรียบของ Laplace ใช้เพื่อปรับข้อมูลหมวดหมู่ให้เรียบ และสามารถนำไปใช้กับคุณลักษณะทั้งหมดหรือเพียงคุณลักษณะเดียวก็ได้ นอกจากนี้ยังใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการทำให้เป็นมาตรฐานและระดับของการทำให้เป็นมาตรฐานนั้นขึ้นอยู่กับค่าของอัลฟ่า ซึ่งสามารถเลือกได้โดยการตรวจสอบความถูกต้อง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence