un clasificator Bayes naiv este un model de învățare mașină probabilistică, care este utilizat pentru sarcina de clasificare. Este un clasificator într-un model de învățare automată care este utilizat pentru a discrimina diferite obiecte pe baza anumitor caracteristici.
Teorema Bayes:
Tipuri de Naiv Bayes Clasificator:
Acesta este folosit mai ales pentru clasificarea documentelor problema, am.,e dacă un document aparține categoriei de sport, politică, tehnologie etc. Caracteristicile / predictorii utilizați de clasificator sunt frecvența cuvintelor prezente în document.
Bernoulli Naive Bayes:
Acest lucru este similar cu Bayes naive multinomiale, dar predictorii sunt variabile booleene. Parametrii pe care îi folosim pentru a prezice variabila de clasă preiau doar valori da sau nu, de exemplu dacă un cuvânt apare în text sau nu.,când predictorii preiau o valoare continuă și nu sunt discrete, presupunem că aceste valori sunt eșantionate dintr-o distribuție gaussiană.,
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., Ele sunt rapide și ușor de implementat, dar cel mai mare dezavantaj al acestora este că cerința predictorilor de a fi independenți. În majoritatea cazurilor din viața reală, predictorii sunt dependenți, ceea ce împiedică performanța Clasificatorului.