Spiegazione del classificatore ingenuo di Bayes

introduzione

Se sei interessato all'apprendimento automatico, all'intelligenza artificiale o alla scienza dei dati, devi conoscere l'importanza delle ipotesi. L'apprendimento automatico o altri modelli basati sul rischio vengono sviluppati sulla base di determinati presupposti e convenzioni predefinite che consentono agli sviluppatori di ottenere i risultati desiderati. Se gli sviluppatori non prendono in considerazione le ipotesi durante la creazione dei modelli, possono interferire con i dati e portare a risultati imprecisi. Il classificatore Naive Bayes è uno dei classici esempi di ipotesi matematiche nei modelli statistici.

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Questo blog spiega il teorema di Bayes, il classificatore Naive Bayes e i suoi diversi modelli.

Cos'è il classificatore Naive Bayes?

Il classificatore Naive Bayes si basa sul teorema di Bayes proposto da Thomas Bayes, un matematico britannico. Quindi, prima di comprendere il classificatore di Bayes ingenuo, è pertinente conoscere il teorema di Bayes. Il teorema di Bayes, noto anche come legge di Bayes o regola di Bayes, determina le possibilità di verificarsi o meno di qualsiasi evento. In parole povere, indica la probabilità che si verifichi un evento.

Il teorema di Bayes è comunemente usato nell'apprendimento automatico per prevedere le classi con precisione. Calcola la probabilità condizionata delle attività di classificazione nell'apprendimento automatico. Le attività di classificazione si riferiscono alle attività svolte dagli algoritmi di apprendimento automatico per risolvere i problemi. Puoi capirlo meglio con l'esempio delle e-mail di spam. L'algoritmo di apprendimento automatico impara a classificare le e-mail come spam o non spam. Pertanto, in un modello di machine learning, il teorema di Bayes viene utilizzato per prevedere le attività di classificazione o segregazione.

Il teorema di Naive Bayes è un sottoinsieme del teorema di Bayes. Poiché la sua funzione principale è la classificazione dei compiti, lo chiamiamo anche Naive Bayes Classifier. Il teorema fa anche un'ipotesi ingenua che tutte le caratteristiche di classe non siano dipendenti l'una dall'altra, da cui il termine teorema di Naive Bayes. Se discutiamo dell'apprendimento automatico, il Naive Bayes Classifier è un algoritmo che applica il teorema di Bayes per prevedere un evento assumendo che gli attributi di una particolare classe siano indipendenti l'uno dall'altro. Questi attributi sono anche considerati uguali e possono esistere senza dipendere da un'altra caratteristica.

Possiamo utilizzare il classificatore Naive Bayes per molte funzioni, come la diagnosi di una malattia specifica se è disponibile una serie di sintomi, previsioni del tempo, umidità, temperatura e altri fattori. In parole semplici, è possibile utilizzare l'ingenuo algoritmo di Bayes per qualsiasi processo di dati che richieda una classificazione binaria o multiclasse multiuso. Naive Bayes Classifier lavora sul concetto di probabilità condizionata. Significa che la probabilità che si verifichi un evento dipende dal verificarsi di qualsiasi altro evento. Ad esempio, la probabilità condizionata che si verifichi l'evento A dipende dal verificarsi dell'evento B.

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Funzionamento del classificatore Naive Bayes

Il classificatore Naive Bayes viene utilizzato per trovare la probabilità di output se l'input è disponibile. Naive Bayes Classifier risolve i problemi di modellazione predittiva classificando le classi utilizzando etichette diverse. Gli algoritmi di apprendimento automatico basati su un modello di probabilità possono risolvere sfide così complesse.

Ad esempio, ci sono etichette di classe y1, y2, y3…….yn e variabili di input x1, x2, x3……xk in un problema di classificazione. Innanzitutto, dobbiamo calcolare la probabilità condizionata di una diversa etichetta di classe y nel caso di x input. Quindi consideriamo la caratteristica con la probabilità condizionata più alta come la classificazione più adatta.

Diversi modelli di classificatore Naive Bayes

Questi sono tre tipi di classificatori Naive Bayes.

• Gaussian Naive Bayes: Gaussian Naive Bayes utilizza la distribuzione normale o gaussiana per supportare dati continui. Il teorema della distribuzione normale analizza i dati se esiste la probabilità che i dati continui siano equamente distribuiti sopra o sotto la media.
• Naive Bayes multinomiale: utilizziamo il classificatore Naive Bayes multinomiale quando è richiesta la classificazione di caratteristiche discrete, ad esempio il conteggio delle parole per la classificazione del testo. Analizza statisticamente il contenuto di un documento e lo assegna a una classe.
• Bernoulli Naive Bayes - Il Bernoulli Naive Bayes è simile al multinomiale Naive Bayes. Viene utilizzato anche per dati discreti. Tuttavia, accetta solo funzionalità binarie – 0 e 1. Quindi, nel caso di funzionalità binarie nel set di dati, dobbiamo usare Bernoulli Naive Bayes.

Vantaggi e svantaggi del classificatore Naive Bayes

La caratteristica più significativa del classificatore Naive Bayes è che può gestire sia dati continui che discreti. La precisione del classificatore Naive Bayes aumenta con la quantità di dati poiché fornisce risultati più accurati se viene utilizzato un set di dati di grandi dimensioni. Ecco alcuni vantaggi e svantaggi del classificatore Naive Bayes.

Vantaggi del classificatore Naive Bayes

• Altamente scalabile: uno dei vantaggi più significativi del classificatore Naive Bayes è che è altamente scalabile a causa del suo presupposto ingenuo.
• Meno periodo di addestramento – Abbiamo bisogno di una piccola quantità di dati di addestramento per addestrare il classificatore Naive Bayes. Quindi, il periodo di addestramento è relativamente breve rispetto ad altri algoritmi.
• Semplice: un altro vantaggio significativo del classificatore Naive Bayes è che è semplice da costruire. Inoltre, può essere facilmente utilizzato per classificare grandi set di dati.

Svantaggi del classificatore Naive Bayes

• Limitazioni negli usi del mondo reale – Il classificatore Naive Bayes fa un'assunto ingenuo che le varie caratteristiche di una classe siano indipendenti l'una dall'altra. Poiché questo fenomeno si verifica raramente nel mondo reale, l'algoritmo può essere utilizzato per scopi limitati.
• Problema di frequenza zero: se il set di dati di addestramento presentava un valore aggiunto mancante in un secondo momento, il classificatore Naive Bayes contrassegna quel valore come zero a causa dell'assenza di frequenza. Quindi, quando le probabilità di valori diversi vengono moltiplicate, la probabilità basata sulla frequenza arriva a zero perché l'algoritmo ha assegnato valori zero ai dati mancanti, il che può portare a risultati imprecisi.

Uso del classificatore Naive Bayes nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale

L'algoritmo Naive Bayes è vantaggioso nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale perché presume che tutti gli attributi di una classe non dipendano l'uno dall'altro. Ecco alcuni usi pratici del classificatore Naive Bayes nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale:

• Prevedere il cancro al colon - I ricercatori hanno suggerito di utilizzare un modello di classificazione Naive Bayes per prevedere il cancro al colon. Può essere uno degli usi più notevoli del classificatore Naive Bayes. Può essere reso possibile con dati sul cancro del colon come l'intervallo di emoglobina e il conteggio dei globuli rossi e bianchi nel corpo dei pazienti del colon come dati di addestramento per il modello. L'algoritmo può predire il cancro del colon se l'emoglobina e i globuli di un paziente rientrano nello stesso intervallo.
• Gestione del rischio di traffico: il classificatore Naive Bayes può essere utilizzato anche per la gestione del rischio di traffico. Il classificatore Naive Bayes può prevedere il rischio di guida del conducente e il traffico stradale sulla base dei dati di allenamento.

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Conclusione

Naive Bayes Classifier è un algoritmo adatto ai principianti che semplifica la classificazione nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale. L'algoritmo Naive Bayes viene utilizzato per varie applicazioni pratiche come la protezione dallo spam, le previsioni meteorologiche e la diagnosi medica tramite ML e Ai. Quindi, se hai un vivo interesse per l'apprendimento automatico e desideri intraprendere una carriera in questo campo, devi conoscere Naive Bayes Classifier e altri algoritmi di base. Puoi seguire un Master of Science in Machine Learning e Intelligenza Artificiale da upGrad per apprendere in modo approfondito algoritmi e altre competenze di ML e AI. Il corso offre anche l'opportunità di lavorare su progetti di apprendimento automatico nella vita reale, consentendoti di acquisire competenze, migliorare il tuo CV e cogliere diverse opportunità di lavoro in AI e ML.