> 估计朴素贝叶斯模型

要估计模型，请选择响应变量（Response variable）和一个或多个解释变量（Explanatory variables）。点击`Estimate`按钮或按`CTRL-enter`（在 Mac 上为`CMD-enter`）生成结果。

### 报告 > Rmd

通过点击屏幕左下角的<i title="report results" class="fa fa-edit"></i>图标或按键盘上的`ALT-enter`，向<a href="https://radiant-rstats.github.io/docs/data/report_rmd.html" target="_blank">*报告 > Rmd*</a>添加代码以（重新）创建分析。

如果已创建图表，可使用`ggplot2`命令对其进行自定义（例如，`plot(result) + labs(title = "变量重要性")`）。详情请参见<a href="https://radiant-rstats.github.io/docs/data/visualize.html" target="_blank">*数据 > 可视化*</a>。

### R 函数

有关 Radiant 中用于估计朴素贝叶斯分类模型的相关 R 函数概述，请参见<a href =  "https://radiant-rstats.github.io/radiant.model/reference/index.html#section-model-naive-bayes" target="_blank">*模型 > 朴素贝叶斯*</a>。

`nb`工具中使用的来自`e1071`包的核心函数是`naiveBayes`。
