Explicación del clasificador bayesiano ingenuo

Introducción

Si está interesado en el aprendizaje automático, la inteligencia artificial o la ciencia de datos, debe conocer la importancia de las suposiciones. El aprendizaje automático u otros modelos basados ​​en riesgos se desarrollan sobre la base de ciertas suposiciones y convenciones predefinidas que permiten a los desarrolladores obtener los resultados deseados. Si los desarrolladores no tienen en cuenta las suposiciones al crear modelos, pueden interferir con los datos y generar resultados inexactos. El Clasificador Naive Bayes es uno de los ejemplos clásicos de supuestos matemáticos en modelos estadísticos.

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Este blog explica el teorema de Bayes, el Clasificador Naive Bayes y sus diferentes modelos.

¿Qué es el Clasificador Naive Bayes?

El Clasificador Naive Bayes se basa en el teorema de Bayes propuesto por Thomas Bayes, un matemático británico. Entonces, antes de comprender el Clasificador Naive Bayes, es pertinente conocer el teorema de Bayes. El teorema de Bayes, también conocido como Ley de Bayes o Regla de Bayes, determina las posibilidades de ocurrencia o no ocurrencia de cualquier evento. En términos simples, indica la probabilidad de que ocurra un evento.

El teorema de Bayes se usa popularmente en el aprendizaje automático para predecir clases con precisión. Calcula la probabilidad condicional de tareas de clasificación en aprendizaje automático. Las tareas de clasificación se refieren a las actividades realizadas por algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas. Puedes entender esto mejor con el ejemplo de los correos electrónicos no deseados. El algoritmo de aprendizaje automático aprende a clasificar los correos electrónicos como spam o no spam. Por lo tanto, en un modelo de aprendizaje automático, el teorema de Bayes se utiliza para predecir las actividades de clasificación o segregación.

El teorema de Naive Bayes es un subconjunto del teorema de Bayes. Dado que su función principal es la clasificación de tareas, también nos referimos a él como el Clasificador Naive Bayes. El teorema también hace una suposición ingenua de que todas las características de clase no dependen unas de otras, de ahí el término teorema de Naive Bayes. Si hablamos del aprendizaje automático, el clasificador naive bayesiano es un algoritmo que aplica el teorema de bayes para predecir un evento asumiendo que los atributos de una clase en particular son independientes entre sí. Estos atributos también se consideran iguales y pueden existir sin depender de otra característica.

Podemos usar el Clasificador Naive Bayes para muchas funciones, como diagnosticar una enfermedad específica si hay un conjunto de síntomas disponibles, pronóstico del tiempo, humedad, temperatura y otros factores. En palabras simples, puede usar el algoritmo ingenuo de Bayes para cualquier proceso de datos que requiera clasificación binaria o multiclase de usos múltiples. Naive Bayes Classifier trabaja sobre el concepto de probabilidad condicional. Significa que la probabilidad de que ocurra un evento depende de la ocurrencia de cualquier otro evento. Por ejemplo, la probabilidad condicional de que ocurra el evento A depende de la ocurrencia del evento B.

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Funcionamiento del clasificador Naive Bayes

El clasificador Naive Bayes se utiliza para encontrar la probabilidad de salida si la entrada está disponible. Naive Bayes Classifier resuelve problemas de modelado de predicción al categorizar clases usando diferentes etiquetas. Los algoritmos de aprendizaje automático basados ​​en un modelo de probabilidad pueden resolver desafíos tan complejos.

Por ejemplo, hay etiquetas de clase y1, y2, y3…….yn y variables de entrada x1, x2, x3……xk en un problema de clasificación. Primero, necesitamos calcular la probabilidad condicional de una etiqueta de clase y diferente en el caso de entradas x. Luego consideramos la característica con la probabilidad condicional más alta como la clasificación más adecuada.

Diferentes modelos de Clasificador Naive Bayes

Estos son tres tipos de clasificadores Naive Bayes.

• Gaussian Naive Bayes: Gaussian Naive Bayes utiliza una distribución normal o gaussiana para admitir datos continuos. El teorema de la distribución normal analiza los datos si existe la probabilidad de que los datos continuos se distribuyan equitativamente por encima o por debajo de la media.
• Naive Bayes multinomial: utilizamos el clasificador Naive Bayes multinomial cuando se requiere la clasificación de características discretas, por ejemplo, recuentos de palabras para la clasificación de texto. Analiza estadísticamente el contenido de un documento y lo asigna a una clase.
• Bernoulli Naive Bayes – El Bernoulli Naive Bayes es similar al Multinomial Naive Bayes. También se utiliza para datos discretos. Sin embargo, solo acepta características binarias: 0 y 1. Entonces, en el caso de características binarias en el conjunto de datos, tenemos que usar Bernoulli Naive Bayes.

Ventajas y desventajas del clasificador Naive Bayes

La característica más importante del clasificador Naive Bayes es que puede gestionar datos tanto continuos como discretos. La precisión del clasificador Naive Bayes aumenta con la cantidad de datos, ya que proporciona resultados más precisos si se utiliza un gran conjunto de datos. Aquí hay algunas ventajas y desventajas del Clasificador Naive Bayes.

Ventajas del clasificador Naive Bayes

• Altamente escalable: una de las ventajas más significativas del Naive Bayes Classifier es que es altamente escalable debido a su suposición ingenua.
• Menos período de entrenamiento: necesitamos una pequeña cantidad de datos de entrenamiento para entrenar el clasificador Naive Bayes. Entonces, el período de entrenamiento es relativamente corto en comparación con otros algoritmos.
• Simple: otra ventaja significativa del clasificador Naive Bayes es que es fácil de construir. Además, se puede usar fácilmente para clasificar grandes conjuntos de datos.

Desventajas del clasificador Naive Bayes

• Limitaciones en los usos del mundo real: el clasificador Naive Bayes hace una suposición ingenua de que las diversas características de una clase son independientes entre sí. Dado que este fenómeno rara vez ocurre en el mundo real, el algoritmo se puede utilizar con fines limitados.
• Problema de frecuencia cero: si el conjunto de datos de entrenamiento tenía un valor agregado faltante más tarde, el clasificador Naive Bayes marca ese valor como cero debido a que no hay frecuencia. Entonces, cuando se multiplican las probabilidades de diferentes valores, la probabilidad basada en la frecuencia llega a cero porque el algoritmo ha asignado valores cero a los datos que faltan, lo que puede conducir a resultados inexactos.

Uso del Clasificador Naive Bayes en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial

El algoritmo Naive Bayes es beneficioso en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial porque supone que todos los atributos de una clase no dependen unos de otros. Estos son algunos usos prácticos del clasificador Naive Bayes en aprendizaje automático e inteligencia artificial:

• Predicción del cáncer de colon: los investigadores han sugerido usar un modelo de clasificador Naive Bayes para predecir el cáncer de colon. Puede ser uno de los usos más notables del Clasificador Naive Bayes. Puede ser posible con datos de cáncer de colon como el rango de hemoglobina y el recuento de glóbulos rojos y blancos en el cuerpo de los pacientes de colon como datos de entrenamiento para el modelo. El algoritmo puede predecir el cáncer de colon si la hemoglobina y las células sanguíneas de un paciente se encuentran dentro del mismo rango.
• Gestión de riesgos de tráfico: el clasificador Naive Bayes también se puede utilizar para la gestión de riesgos de tráfico. El clasificador Naive Bayes puede predecir el riesgo de conducción del conductor y el tráfico vial en función de los datos de entrenamiento.

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Conclusión

Naive Bayes Classifier es un algoritmo para principiantes que simplifica la clasificación en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. El algoritmo Naive Bayes se utiliza para diversas aplicaciones prácticas, como protección contra correo no deseado, pronósticos meteorológicos y diagnóstico médico mediante ML y Ai. Por lo tanto, si tiene un gran interés en el aprendizaje automático y desea seguir una carrera en este campo, debe conocer el clasificador Naive Bayes y otros algoritmos básicos. Puede obtener una Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial de upGrad para aprender algoritmos y otras habilidades de ML e IA en profundidad. El curso también brinda la oportunidad de trabajar en proyectos de aprendizaje automático de la vida real, lo que le permite adquirir habilidades, mejorar su CV y ​​aprovechar varias oportunidades laborales en IA y ML.