Laplace tekislash - bu Naiv Bayes tasnifida nol ehtimollik muammosini bartaraf etish uchun ishlatiladigan usul. U chastota jadvalidagi har bir hisobga kichik ijobiy qiymat (odatda 1) qo'shadi, bu esa hech qanday ehtimollik nolga teng emasligini ta'minlaydi va ortiqcha moslashuvni kamaytirishga yordam beradi. Laplace tekislashining Naiv Bayes ishlashuviga ta'siri ma'lumotlar to'plamining turiga qarab farq qilishi mumkin. Umuman olganda, Laplace tekislash nol ehtimolliklar odatiy hol bo'lgan, kichik va o'rta hajmli ma'lumotlar to'plamlarida yaxshi ishlaydi. Bunday hollarda Laplace tekislash modelning aniqligini ehtimolliklarning ta'sirini kamaytirish va modelning ma'lumotlarga ortiqcha moslashuvini oldini olish orqali yaxshi oshirishi mumkin. Biroq,
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence