Was ist ein Beispiel für einen naiven Bayes-Algorithmus?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42

Naive Bayes ist ein probabilistisches maschinelles Lernen Algorithmus die in einer Vielzahl von Klassifikationsaufgaben verwendet werden können. Typische Anwendungen sind das Filtern von Spam, das Klassifizieren von Dokumenten, die Stimmungsvorhersage usw. Es basiert auf den Arbeiten von Rev. Thomas Bayes (1702 61) und daher der Name.

Wie funktioniert der naive Bayes-Algorithmus in diesem Zusammenhang?

In einfachen Worten, a Naive Bayes-Klassifikator geht davon aus, dass das Vorhandensein eines bestimmten Merkmals in einer Klasse nicht mit dem Vorhandensein eines anderen Merkmals zusammenhängt. Zum Beispiel , kann eine Frucht als Apfel angesehen werden, wenn sie rot, rund und etwa 3 Zoll im Durchmesser ist.

Und was ist die A-priori-Wahrscheinlichkeit bei naiven Bayes? Naive Bayes Klassifizierer gehen davon aus, dass die Auswirkung des Werts eines Prädiktors (x) auf eine gegebene Klasse (c) unabhängig von den Werten anderer Prädiktoren ist. P(x|c) ist die Wahrscheinlichkeit, die Wahrscheinlichkeit der vom Prädiktor gegebenen Klasse. P(x) ist der vorherige Wahrscheinlichkeit des Prädiktors.

Zu wissen ist auch, was bedeutet naive Bayes?

EIN naiv Bayes Klassifikator ist ein Algorithmus, der verwendet Bayes ' Theorem, um Objekte zu klassifizieren. Naive Bayes Klassifikatoren nehmen stark an, oder naiv , Unabhängigkeit zwischen Attributen von Datenpunkten. Naive Bayes ist auch als einfach bekannt Bayes oder Unabhängigkeit Bayes.

Warum wird naives Bayes verwendet?

Die Naive Bayes ist ein Klassifikationsalgorithmus, der für binäre und Mehrklassenklassifizierung geeignet ist. Naive Bayes schneidet bei kategorialen Eingabevariablen im Vergleich zu numerischen Variablen gut ab. Es ist nützlich, um Vorhersagen zu treffen und Daten basierend auf historischen Ergebnissen zu prognostizieren.