En Naiv Bayes classifier er en probabilistisk machine learning modell som brukes for klassifisering oppgave. Det er en classifier i en maskin læring modellen som er brukt for å skille ulike objekter basert på enkelte funksjoner.
Bayes Teorem:
Typer Naive Bayes Classifier:
Dette er for det meste brukt til dokumentet klassifisering problem, jeg.,e om et dokument tilhører den kategorien av sport, politikk, teknologi etc. Funksjoner/prediktorer som brukes av classifier er frekvensen av ordene finnes i dokumentet.
Bernoulli Naive Bayes:
Dette er tilsvarende den multinomial naive bayes men prediktorer er boolske variabler. Parametrene som vi bruker til å forutsi klasse variabel ta bare opp verdiene ja eller nei, for eksempel hvis et ord forekommer i teksten eller ikke.,
Gaussian Naive Bayes:
Når prediktorer ta opp en kontinuerlig verdi, og er ikke atskilt, antar vi at disse verdiene er samplet fra en gaussisk fordeling.,
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., De er rask og enkel å implementere, men deres største ulempen er at kravet om prediktorer for å være uavhengige. I de fleste av de virkelige tilfeller prediktorer er avhengige, dette hindrer utførelsen av classifier.