从 R 中的朴素贝叶斯模型打印条件概率

Printing conditional probabilities from Naive Bayes Model in R

我已经使用 e1071 包为朴素贝叶斯分类器创建了一个模型。我需要以下面的格式打印条件概率。

P(C=c1)=0.32 P(A1=x1|c1)=0.33 P(A1=x2|c1)=0.67 P(A2=y1|c1)=0.25 P(A2=y2|c1 )=0.75 P(A3=z1|c1)=0.26 P(A3=z2|c1)=0.49 P(A3=z3|c1)=0.25

当我输入模型名称时，我可以看到条件概率，但不知道如何访问单个值并使用它以上述格式打印结果。

我是 R 的新手，不确定如何解析模型并获取这种形式的数据。如何解析模型并分离出数据？

只打印 $tables

> data(Titanic)
> m <- naiveBayes(Survived ~ ., data = Titanic)  
> m$tables
$Class
        Class
Survived        1st        2nd        3rd       Crew
     No  0.08187919 0.11208054 0.35436242 0.45167785
     Yes 0.28551336 0.16596343 0.25035162 0.29817159

$Sex
        Sex
Survived       Male     Female
     No  0.91543624 0.08456376
     Yes 0.51617440 0.48382560

$Age
        Age
Survived      Child      Adult
     No  0.03489933 0.96510067
     Yes 0.08016878 0.91983122

现在您可以读出例如P(Age=Child|Survived=No) = 3%和P(Age=Child|Survived=yes) = 8%、P(Class=Crew|Survived=No) = 45%等。