naivní Bayesův klasifikátor je pravděpodobnostní model strojového učení, který se používá pro klasifikační úkol. Jedná se o klasifikátor v modelu strojového učení, který se používá k diskriminaci různých objektů na základě určitých vlastností.
Bayesova Věta:
Druhy Naivní Bayesův Klasifikátor:
To je většinou používán pro klasifikaci dokumentu problém, jsem.,e zda dokument patří do kategorie sportu, politiky, technologie atd. Vlastnosti / prediktory používané klasifikátorem jsou frekvence slov přítomných v dokumentu.
Bernoulliho Naivní Bayes:
Toto je podobný multinomial naive bayes ale prediktorů jsou booleovské proměnné. Parametry, které používáme k predikci proměnné třídy, zabírají pouze hodnoty ano nebo ne, například pokud se v textu objeví slovo nebo ne.,
Gaussian Naive Bayes:
když prediktory zabírají spojitou hodnotu a nejsou diskrétní, předpokládáme, že tyto hodnoty jsou vzorkovány z Gaussovské distribuce.,
Since the way the values are present in the dataset changes, the formula for conditional probability changes to,
Conclusion:
Naive Bayes algorithms are mostly used in sentiment analysis, spam filtering, recommendation systems etc., Jsou rychlé a snadno implementovatelné, ale jejich největší nevýhodou je, že požadavek prediktorů být nezávislý. Ve většině případů v reálném životě jsou prediktory závislé, což brání výkonu klasifikátoru.