【摘 要】
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朴素贝叶斯分类以统计学理论为基础,所以具有一定的精确度，但它没有考虑属性间是否相互独立以及空缺值。信息增益（IG,Information Gain）是有效的特征选择方法,它提供了在分类系
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朴素贝叶斯分类以统计学理论为基础,所以具有一定的精确度，但它没有考虑属性间是否相互独立以及空缺值。信息增益（IG,Information Gain）是有效的特征选择方法,它提供了在分类系统中，某个属性能否在分类时带来有用信息。属性间的相关性分析可以说明在分析时是否要把它们都考虑进去,通过这样的分析可以去除不必要的信息。把信息增益和属性相关性相结合，可以改进朴素贝叶斯分类的局限性,从而在精度上对其进行改进。
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