Ich habe einen Bayes-Klassifikator in Python programmiert. Das Problem ist, dass ich beim Multiplizieren der Feature-Wahrscheinlichkeiten SEHR kleine Float-Werte wie 2.5e-320 oder ähnliches erhalte und plötzlich zu 0.0 wird. Die 0.0 ist für mich offensichtlich nutzlos, da ich die "beste" Klasse finden muss, basierend darauf, welche Klasse den MAX-Wert zurückgibt (größerer Wert).

Was wäre der beste Weg, um damit umzugehen? Ich dachte darüber nach, den exponentiellen Teil der Zahl (-320) zu finden und, falls er zu niedrig wird, den Wert mit 1e20 oder einem ähnlichen Wert zu multiplizieren. Aber vielleicht gibt es einen besseren Weg?