У меня есть байесовский классификатор, запрограммированный в Python, проблема в том, что когда я умножаю вероятности функций, я получаю ОЧЕНЬ маленькие значения float, такие как 2.5e-320 или что-то в этом роде, и вдруг он превращается в 0.0. 0.0, очевидно, бесполезен для меня, так как я должен найти "лучший" класс, на основе которого класс возвращает значение MAX (большее значение).
Каким будет лучший способ справиться с этим? Я подумал о том, чтобы найти экспоненциальную часть числа (-320) и, если она идет слишком низко, умножая значение на 1e20 или некоторое значение, подобное этому. Но, может быть, есть лучший способ?