15 の属性を持つ 7000 のインスタンスのデータ セットで、Weka の Naive Bayes 分類子を使用しています。私のベースライン精度は、ZeroR を使用して 87.5% です。データの前処理の一環として、ゼロ平均と単位分散でデータセットを正規化し、フィルターを適用してデータセットをランダム化しました。トレーニング (70%) とテスト (30%) のセットを使用し、データセット全体で 10 倍の交差検証を行い、教師あり離散化と属性選択を使用しました。得られた分類子の最高精度は 93.43% です。ベースラインの精度に関して、これは小さな改善ですか?