ナイーブベイズアルゴリズムでラプラススムージングを使用する場合、Alpha = 1を使用することをお勧めします。Alphaは平滑化パラメーターを表し、値が高いと、尤度の確率が0.5の均一な分布に向かってプッシュされますが、これは多くの情報を提供しません。したがって、alpha = 1を使用して、ゼロの確率の問題を除去することが望ましいです。ラプラスのスムージングは、カテゴリデータをスムーズにするために使用され、すべての機能または1つの機能に適用できます。また、正則化の目的で使用され、正規化の程度はアルファの価値に依存します。これは検証によって選択できます。
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.