Jaki jest przykład naiwnego algorytmu Bayesa?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-15 23:51

Naiwny Bayes to probabilistyczne uczenie maszynowe algorytm które mogą być używane w wielu różnych zadaniach klasyfikacyjnych. Typowe zastosowania to filtrowanie spamu, klasyfikowanie dokumentów, przewidywanie sentymentu itp. Opiera się na pracach ks. Tomasza Bayes (1702 61) i stąd nazwa.

W związku z tym, jak działa naiwny algorytm Bayesa?

Mówiąc prościej, a Naiwny klasyfikator Bayesa zakłada, że obecność określonej cechy w klasie nie jest związana z obecnością jakiejkolwiek innej cechy. Do przykład , owoc może być uważany za jabłko, jeśli jest czerwony, okrągły i ma około 3 cale średnicy.

Co to jest prawdopodobieństwo a priori w naiwnym Bayesie? Naiwny Bayes klasyfikator zakłada, że wpływ wartości predyktora (x) na daną klasę (c) jest niezależny od wartości innych predyktorów. P(x|c) jest prawdopodobieństwem, które jest prawdopodobieństwo predyktora danej klasy. P(x) to wcześniejsze prawdopodobieństwo predyktora.

Trzeba też wiedzieć, jakie jest znaczenie naiwnego Bayesa?

A naiwny Bayes klasyfikator to algorytm, który używa Bayes twierdzenie o klasyfikacji obiektów. Naiwny Bayes klasyfikatory zakładają silne, lub naiwny , niezależność między atrybutami punktów danych. Naiwny Bayes jest również znany jako prosty Bayes czy niezależność Bayes.

Dlaczego używany jest naiwny Bayes?

ten Naiwny Bayes to algorytm klasyfikacji, który nadaje się do klasyfikacji binarnej i wieloklasowej. Naiwny Bayes sprawdza się dobrze w przypadku kategorycznych zmiennych wejściowych w porównaniu ze zmiennymi liczbowymi. Przydaje się do tworzenia prognoz i prognozowania danych na podstawie wyników historycznych.