een Naive Bayes classifier is een probabilistisch machine learning model dat wordt gebruikt voor classificatietaak. Het is een classifier in een machine learning model dat wordt gebruikt om verschillende objecten te onderscheiden op basis van bepaalde functies.

Bayes Theorema:

Types van Naive Bayes Classifier:

Dit wordt meestal gebruikt voor document classificatie probleem, ik.,e of een document behoort tot de categorie sport, politiek, technologie enz. De functies / voorspellers die door de classifier worden gebruikt, zijn de frequentie van de woorden in het document.

Bernoulli-naïeve Bayes:

Dit is vergelijkbaar met de multinomiale naïeve bayes, maar de voorspellers zijn Booleaanse variabelen. De parameters die we gebruiken om de klasse variabele te voorspellen nemen alleen waarden ja of nee, bijvoorbeeld als een woord voorkomt in de tekst of niet.,

Gaussiaanse naïeve Bayes:

wanneer de voorspellers een continue waarde opnemen en niet discreet zijn, gaan we ervan uit dat deze waarden worden bemonsterd uit een Gaussiaanse verdeling.,

Gaussian Distribution(Normal Distribution)

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., Ze zijn snel en eenvoudig te implementeren, maar hun grootste nadeel is dat de eis van voorspellers om onafhankelijk te zijn. In de meeste gevallen van het echte leven zijn de voorspellers afhankelijk, dit belemmert de prestaties van de classifier.

Articles

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *