Naive Bayes-Klassifikator erklärt

Einführung

Wenn Sie sich für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz oder Data Science interessieren, müssen Sie die Bedeutung von Annahmen kennen. Maschinelles Lernen oder andere risikobasierte Modelle werden basierend auf bestimmten Annahmen und vordefinierten Konventionen entwickelt, die es Entwicklern ermöglichen, die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Wenn die Entwickler die Annahmen beim Erstellen von Modellen nicht berücksichtigen, kann dies die Daten beeinträchtigen und zu ungenauen Ergebnissen führen. Der Naive-Bayes-Klassifikator ist eines der klassischen Beispiele für mathematische Annahmen in statistischen Modellen.

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Dieser Blog erklärt das Bayes-Theorem, den Naive-Bayes-Klassifikator und seine verschiedenen Modelle.

Was ist der Naive-Bayes-Klassifikator?

Der Naive-Bayes-Klassifikator basiert auf dem Bayes-Theorem des britischen Mathematikers Thomas Bayes. Bevor Sie also den Naive-Bayes-Klassifikator verstehen, ist es wichtig, das Bayes-Theorem zu kennen. Das Bayes-Theorem, auch bekannt als Bayes-Gesetz oder Bayes-Regel, bestimmt die Wahrscheinlichkeit des Eintretens oder Nichteintretens eines Ereignisses. Vereinfacht ausgedrückt gibt es die Wahrscheinlichkeit an, dass ein Ereignis eintritt.

Das Bayes-Theorem wird im maschinellen Lernen häufig verwendet, um Klassen genau vorherzusagen. Es berechnet die bedingte Wahrscheinlichkeit von Klassifikationsaufgaben beim maschinellen Lernen. Die Klassifizierungsaufgaben beziehen sich auf die Aktivitäten, die von maschinellen Lernalgorithmen durchgeführt werden, um Probleme zu lösen. Am Beispiel von Spam-E-Mails können Sie dies besser verstehen. Der maschinelle Lernalgorithmus lernt, E-Mails als Spam oder Nicht-Spam zu klassifizieren. Daher wird in einem maschinellen Lernmodell das Bayes-Theorem verwendet, um die Klassifizierungs- oder Segregationsaktivitäten vorherzusagen.

Das Naive-Bayes-Theorem ist eine Teilmenge des Bayes-Theorems. Da seine primäre Funktion die Klassifikation von Aufgaben ist, bezeichnen wir ihn auch als Naive-Bayes-Klassifikator. Das Theorem geht auch von der naiven Annahme aus, dass alle Klassenmerkmale nicht voneinander abhängig sind, daher der Begriff Naive-Bayes-Theorem. Wenn wir über maschinelles Lernen sprechen, ist der Naive-Bayes-Klassifikator ein Algorithmus, der das Bayes-Theorem anwendet, um ein Ereignis vorherzusagen, wobei er annimmt, dass die Attribute einer bestimmten Klasse voneinander unabhängig sind. Diese Attribute werden ebenfalls als gleich angesehen und können unabhängig von einem anderen Merkmal existieren.

Wir können den Naive-Bayes-Klassifikator für viele Funktionen verwenden, z. B. die Diagnose einer bestimmten Krankheit, wenn eine Reihe von Symptomen verfügbar ist, Wettervorhersage, Luftfeuchtigkeit, Temperatur und andere Faktoren. Mit einfachen Worten, Sie können den naiven Bayes-Algorithmus für jeden Datenprozess verwenden, der eine binäre oder mehrfach verwendbare Mehrklassenklassifizierung erfordert. Naive Bayes Classifier arbeitet mit dem Konzept der bedingten Wahrscheinlichkeit. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses vom Eintreten eines anderen Ereignisses abhängt. Beispielsweise hängt die bedingte Wahrscheinlichkeit des Eintretens von Ereignis A vom Eintreten von Ereignis B ab.

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Funktionsweise des Naive-Bayes-Klassifikators

Der Naive-Bayes-Klassifikator wird verwendet, um die Ausgabewahrscheinlichkeit zu finden, wenn die Eingabe verfügbar ist. Naive Bayes Classifier löst Vorhersagemodellierungsprobleme, indem es Klassen mit unterschiedlichen Bezeichnungen kategorisiert. Auf einem Wahrscheinlichkeitsmodell basierende Algorithmen für maschinelles Lernen können solche komplexen Herausforderungen lösen.

Zum Beispiel gibt es y1, y2, y3…….yn Klassenbezeichnungen und x1, x2, x3……xk Eingabevariablen in einem Klassifizierungsproblem. Zuerst müssen wir die bedingte Wahrscheinlichkeit eines anderen y-Klassenlabels im Fall von x-Eingaben berechnen. Dann betrachten wir das Merkmal mit der höchsten bedingten Wahrscheinlichkeit als die am besten geeignete Klassifizierung.

Verschiedene Modelle des Naive-Bayes-Klassifikators

Dies sind drei Arten von Naive-Bayes-Klassifikatoren.

• Gaussian Naive Bayes – Die Gaussian Naive Bayes verwenden die Normal- oder Gaußsche Verteilung, um kontinuierliche Daten zu unterstützen. Das Normalverteilungstheorem analysiert Daten, wenn die Wahrscheinlichkeit besteht, dass die kontinuierlichen Daten gleichmäßig über oder unter dem Mittelwert verteilt werden.
• Multinomial Naive Bayes – Wir verwenden den multinomialen Naive Bayes-Klassifikator, wenn die Klassifizierung diskreter Merkmale erforderlich ist, z. B. Wortzählungen für die Textklassifizierung. Es wertet den Inhalt eines Dokuments statistisch aus und ordnet es einer Klasse zu.
• Bernoulli Naive Bayes – Die Bernoulli Naive Bayes ähneln den Multinomial Naive Bayes. Es wird auch für diskrete Daten verwendet. Es akzeptiert jedoch nur binäre Merkmale – 0 und 1. Im Fall von binären Merkmalen im Datensatz müssen wir also Bernoulli Naive Bayes verwenden.

Vor- und Nachteile des Naive-Bayes-Klassifikators

Das wichtigste Merkmal des Naive-Bayes-Klassifikators ist, dass er sowohl kontinuierliche als auch diskrete Daten verwalten kann. Die Genauigkeit des Naive-Bayes-Klassifikators steigt mit der Datenmenge, da er genauere Ergebnisse liefert, wenn ein großer Datensatz verwendet wird. Hier sind einige Vor- und Nachteile des Naive-Bayes-Klassifikators.

Vorteile des Naive-Bayes-Klassifikators

• Hochgradig skalierbar – Einer der wichtigsten Vorteile des Naive-Bayes-Klassifikators ist, dass er aufgrund seiner naiven Annahme hochgradig skalierbar ist.
• Weniger Trainingszeit – Wir benötigen eine kleine Menge an Trainingsdaten, um den Naive-Bayes-Klassifikator zu trainieren. Die Trainingszeit ist also im Vergleich zu anderen Algorithmen relativ kurz.
• Einfach – Ein weiterer wesentlicher Vorteil des Naive-Bayes-Klassifikators besteht darin, dass er einfach zu erstellen ist. Außerdem kann es leicht verwendet werden, um große Datensätze zu klassifizieren.

Nachteile des Naive-Bayes-Klassifikators

• Einschränkungen bei der Verwendung in der realen Welt – Der Naive-Bayes-Klassifikator geht von der naiven Annahme aus, dass die verschiedenen Merkmale einer Klasse unabhängig voneinander sind. Da dieses Phänomen in der realen Welt selten auftritt, kann der Algorithmus für begrenzte Zwecke verwendet werden.
• Nullfrequenzproblem – Wenn der Trainingsdatensatz später einen fehlenden Mehrwert hatte, markiert der Naive-Bayes-Klassifikator diesen Wert wegen fehlender Frequenz als Null. Wenn also die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Werte multipliziert werden, ergibt sich die häufigkeitsbasierte Wahrscheinlichkeit zu Null, da der Algorithmus den fehlenden Daten Nullwerte zugewiesen hat, was zu ungenauen Ergebnissen führen kann.

Verwendung des Naive-Bayes-Klassifikators beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz

Der Naive-Bayes-Algorithmus ist beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz von Vorteil, da er davon ausgeht, dass alle Attribute einer Klasse nicht voneinander abhängig sind. Hier sind einige praktische Anwendungen des Naive-Bayes-Klassifikators in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz:

• Vorhersage von Dickdarmkrebs – Forscher haben vorgeschlagen, ein Naive-Bayes-Klassifikatormodell zu verwenden, um Dickdarmkrebs vorherzusagen. Dies kann eine der bemerkenswertesten Anwendungen des Naive-Bayes-Klassifikators sein. Dies kann mit Dickdarmkrebsdaten wie dem Hämoglobinbereich und der Anzahl roter und weißer Blutkörperchen im Körper von Dickdarmpatienten als Trainingsdaten für das Modell ermöglicht werden. Der Algorithmus kann Dickdarmkrebs vorhersagen, wenn das Hämoglobin und die Blutzellen eines Patienten in denselben Bereich fallen.
• Verkehrsrisikomanagement – ​​Der Naive-Bayes-Klassifikator kann auch für das Verkehrsrisikomanagement verwendet werden. Der Naive-Bayes-Klassifikator kann das Fahrrisiko des Fahrers und den Straßenverkehr basierend auf Trainingsdaten vorhersagen.

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Fazit

Naive Bayes Classifier ist ein anfängerfreundlicher Algorithmus, der die Klassifizierung beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz vereinfacht. Der Naive-Bayes-Algorithmus wird für verschiedene praktische Anwendungen wie Spamschutz, Wettervorhersagen und medizinische Diagnosen mit ML und KI verwendet. Wenn Sie also ein großes Interesse an maschinellem Lernen haben und eine Karriere in diesem Bereich anstreben, müssen Sie sich mit Naive Bayes Classifier und anderen grundlegenden Algorithmen auskennen. Sie können einen Master of Science in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz von upGrad absolvieren, um Algorithmen und andere ML- und KI-Fähigkeiten eingehend zu erlernen. Der Kurs bietet auch die Möglichkeit, an realen Projekten zum maschinellen Lernen zu arbeiten, sodass Sie Fähigkeiten erwerben, Ihren Lebenslauf verbessern und mehrere Stellenangebote in den Bereichen KI und ML ergreifen können.