Mikä on naiivi Bayes-algoritmiesimerkki?
Mikä on naiivi Bayes-algoritmiesimerkki?

Video: Mikä on naiivi Bayes-algoritmiesimerkki?

Video: Mikä on naiivi Bayes-algoritmiesimerkki?
Video: Компьютерная лингвистика, Лукас Фрейтас 2024, Marraskuu
Anonim

Naiivi Bayes on todennäköisyyspohjainen koneoppiminen algoritmi jota voidaan käyttää monenlaisissa luokitustehtävissä. Tyypillisiä sovelluksia ovat roskapostin suodatus, asiakirjojen luokittelu, tunteiden ennustaminen jne. Se perustuu pastori Thomasin teoksiin Bayes (1702 61) ja siitä nimi.

Tässä suhteessa, miten naiivi Bayes-algoritmi toimii esimerkkinä?

Yksinkertaisesti sanottuna a Naiivi Bayesin luokitin olettaa, että tietyn ominaisuuden läsnäolo luokassa ei liity minkään muun ominaisuuden olemassaoloon. varten esimerkki , hedelmää voidaan pitää omenana, jos se on punainen, pyöreä ja halkaisijaltaan noin 3 tuumaa.

Lisäksi mikä on ennakkotodennäköisyys naiivissa Bayesissa? Naiivi Bayes luokittelija olettaa, että ennustajan (x) arvon vaikutus tiettyyn luokkaan (c) on riippumaton muiden ennustajien arvoista. P(x|c) on todennäköisyys, joka on todennäköisyys ennustaja tietyn luokan. P(x) on aiempi todennäköisyys ennustajasta.

On myös tiedettävä, mitä naiivi Bayes tarkoittaa?

A naiivi Bayes luokitin on algoritmi, joka käyttää Bayes ' lauseke objektien luokittelemiseksi. Naiivi Bayes luokittelijat olettavat vahvaa tai naiivi , riippumattomuus tietopisteiden attribuuttien välillä. Naiivi Bayes tunnetaan myös yksinkertaisena Bayes tai itsenäisyys Bayes.

Miksi naiivia Bayesiä käytetään?

The Naiivi Bayes on luokittelualgoritmi, joka sopii binääri- ja moniluokkaluokitukseen. Naiivi Bayes toimii hyvin kategoristen syöttömuuttujien tapauksissa verrattuna numeerisiin muuttujiin. Se on hyödyllinen ennusteiden tekemiseen ja ennustetietojen tekemiseen historiallisten tulosten perusteella.

Suositeltava: