? Наивный байесовский алгоритм классификации: преимущества и недостатки |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-13 10:20 Что это такое? Наивный Байес – это самый простой алгоритм, который вы можете применить к своим данным. Как следует из названия, этот алгоритм делает предположение, что все переменные в наборе данных "наивные", т.е. не коррелируют друг с другом. Предположим, что вы видите перед собой что-то зеленое. Этот зеленый объект может быть ежиком, собакой или мячом. Естественно, вы предположите, что это будет мяч. Но почему? Вы создаете алгоритм и вашей целью является проблема выше: классифицировать объект между мячом, ежиком и собакой. Сначала вы подумаете об определении символов объекта, а затем об их сопоставлении с объектами классификации, например, если объект – круг, то это будет мяч, если объект – колючее живое существо, то это будет ежик, а если наш объект лает, то, вероятно, это будет собака. Причина проста: мы с детства видим зеленый шар, но собака или ежик такого цвета крайне маловероятны для нас. Таким образом, в нашем случае мы можем классифицировать объект, сопоставив его признаки с нашим классификатором по отдельности. Зеленый цвет был сопоставлен с ежом, собакой и мячом, и в итоге мы получили наибольшую вероятность принадлежности зеленого объекта к мячу. Это и есть причина, почему мы классифицировали его как мяч. Теоретическая составляющая алгоритмаТеорема Байеса позволяет рассчитать апостериорную вероятность P(A | B) на основе P(A), P(B) и P(B | A). Где:
Реализация на языке python Результат работы кода: Базовая модель с самой простой настройкой дает нам точность более чем в 90% на задаче классификации цветков ириса. Плюсы и минусы Плюсы
Минусы
В каких областях использовать? Алгоритм наивного Байеса – это классификатор, обучение которого идет очень быстро. Следовательно, данный инструмент идеально подходит для составления прогнозов в реальном времени. Также этот алгоритм также хорошо известен благодаря функции многоклассового прогнозирования. Мы можем предсказать вероятность нескольких классов целевой переменной. Таким образом, идеальные области для применения наивного байесовского классификатора это:
*** Из этого руководства вы узнали о наивном байесовском алгоритме классификации, его работе, проблемах, реализации, преимуществах и недостатках. Параллельно вы также научились реализовывать его на языке Python. Наивный Байесовский классификатор – одих из самых простых и эффективных алгоритмов машинного обучения. Несмотря на значительные успехи других методов за последние несколько лет, Байес все так же доказывает свою ценность. Он успешно применяется во многих приложениях, от текстовой аналитики и спам-фильтров до систем рекомендаций. Источник: proglib.io Комментарии: |
|