Wyjaśnienie naiwnego klasyfikatora Bayesa

Wstęp

Jeśli interesujesz się uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją lub nauką o danych, musisz wiedzieć, jak ważne są założenia. Uczenie maszynowe lub inne modele oparte na ryzyku są opracowywane w oparciu o pewne założenia i wstępnie zdefiniowane konwencje, które pozwalają programistom uzyskać pożądane wyniki. Jeśli programiści nie uwzględnią założeń podczas budowania modeli, może to ingerować w dane i prowadzić do niedokładnych wyników. Naive Bayes Classifier jest jednym z klasycznych przykładów założeń matematycznych w modelach statystycznych.

Nasze programy AI i ML w USA

Ten blog wyjaśnia twierdzenie Bayesa, naiwny klasyfikator Bayesa i jego różne modele.

Co to jest klasyfikator naiwny Bayesa?

Naive Bayes Classifier jest oparty na twierdzeniu Bayesa sformułowanym przez Thomasa Bayesa, brytyjskiego matematyka. Więc zanim zrozumiesz naiwny klasyfikator Bayesa, ważne jest poznanie twierdzenia Bayesa. Twierdzenie Bayesa, znane również jako prawo Bayesa lub reguła Bayesa, określa prawdopodobieństwo wystąpienia lub niewystąpienia dowolnego zdarzenia. Mówiąc prościej, mówi o prawdopodobieństwie wystąpienia zdarzenia.

Twierdzenie Bayesa jest powszechnie używane w uczeniu maszynowym do dokładnego przewidywania klas. Oblicza warunkowe prawdopodobieństwo zadań klasyfikacyjnych w uczeniu maszynowym. Zadania klasyfikacyjne odnoszą się do czynności wykonywanych przez algorytmy uczenia maszynowego w celu rozwiązywania problemów. Możesz to lepiej zrozumieć na przykładzie wiadomości spamowych. Algorytm uczenia maszynowego uczy się klasyfikować wiadomości e-mail jako spam lub nie spam. Dlatego w modelu uczenia maszynowego twierdzenie Bayesa służy do przewidywania działań klasyfikacji lub segregacji.

Naiwne twierdzenie Bayesa jest podzbiorem twierdzenia Bayesa. Ponieważ jego podstawową funkcją jest klasyfikacja zadań, nazywamy go również Naive Bayes Classifier. Twierdzenie to zakłada również naiwne założenie, że wszystkie cechy klas nie są od siebie zależne, stąd termin naiwne twierdzenie Bayesa. Jeśli mówimy o uczeniu maszynowym, naiwny klasyfikator Bayesa jest algorytmem, który stosuje twierdzenie Bayesa do przewidywania zdarzenia przy założeniu, że atrybuty określonej klasy są od siebie niezależne. Te atrybuty są również uważane za równe i mogą istnieć niezależnie od innej funkcji.

Możemy użyć klasyfikatora Naive Bayes do wielu funkcji, takich jak diagnozowanie określonej choroby, jeśli dostępny jest zestaw objawów, prognoza pogody, wilgotność, temperatura i inne czynniki. W prostych słowach, możesz użyć naiwnego algorytmu Bayesa dla dowolnego procesu danych, który wymaga klasyfikacji binarnej lub wieloklasowej. Naiwny klasyfikator Bayesa pracuje nad koncepcją prawdopodobieństwa warunkowego. Oznacza to, że prawdopodobieństwo wystąpienia jednego zdarzenia zależy od zajścia dowolnego innego zdarzenia. Na przykład warunkowe prawdopodobieństwo zajścia zdarzenia A zależy od wystąpienia zdarzenia B.

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego od najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Działanie klasyfikatora naiwnego Bayesa

Naive Bayes Classifier służy do znajdowania prawdopodobieństwa wyjścia, jeśli dane wejściowe są dostępne. Naive Bayes Classifier rozwiązuje problemy modelowania predykcyjnego, kategoryzując klasy przy użyciu różnych etykiet. Algorytmy uczenia maszynowego oparte na modelu prawdopodobieństwa mogą rozwiązywać tak złożone wyzwania.

Na przykład w zadaniu klasyfikacji występują etykiety klas y1, y2, y3…….yn i zmienne wejściowe x1, x2, x3……xk. Najpierw musimy obliczyć prawdopodobieństwo warunkowe innej etykiety klasy y w przypadku x danych wejściowych. Następnie za najbardziej odpowiednią klasyfikację uznajemy cechę o najwyższym prawdopodobieństwie warunkowym.

Różne modele klasyfikatora Naive Bayes

Są to trzy typy klasyfikatorów Naive Bayes.

• Gaussian Naive Bayes — Gaussian Naive Bayes używa rozkładu normalnego lub Gaussa do obsługi danych ciągłych. Twierdzenie o rozkładzie normalnym analizuje dane, jeśli istnieje prawdopodobieństwo, że dane ciągłe będą równomiernie rozłożone powyżej lub poniżej średniej.
• Wielomianowy Naive Bayes — używamy wielomianowego klasyfikatora Naive Bayes, gdy wymagana jest klasyfikacja funkcji dyskretnych, na przykład liczba słów do klasyfikacji tekstu. Analizuje statystycznie zawartość dokumentu i przypisuje go do klasy.
• Bernoulli Naive Bayes – Bernoulli Naive Bayes jest podobny do Multinomial Naive Bayes. Jest również używany do danych dyskretnych. Jednak akceptuje tylko cechy binarne – 0 i 1. Tak więc w przypadku cech binarnych w zbiorze danych musimy użyć Bernoulli Naive Bayes.

Zalety i wady naiwnego klasyfikatora Bayesa

Najważniejszą cechą Naive Bayes Classifier jest możliwość zarządzania zarówno danymi ciągłymi, jak i dyskretnymi. Dokładność naiwnego klasyfikatora Bayesa wzrasta wraz z ilością danych, ponieważ daje dokładniejsze wyniki, jeśli używany jest duży zestaw danych. Oto kilka zalet i wad klasyfikatora Naive Bayes.

Zalety klasyfikatora naiwnego Bayesa

• Wysoce skalowalny – Jedną z najważniejszych zalet Naive Bayes Classifier jest to, że jest wysoce skalowalny ze względu na jego naiwne założenie.
• Krótszy okres trenowania — potrzebujemy niewielkiej ilości danych treningowych, aby trenować klasyfikator Naive Bayes. Tak więc czas treningu jest stosunkowo krótki w porównaniu z innymi algorytmami.
• Prosty – Kolejną istotną zaletą Naive Bayes Classifier jest to, że jest prosty w budowie. Ponadto można go łatwo wykorzystać do klasyfikacji dużych zbiorów danych.

Wady naiwnego klasyfikatora Bayesa

• Ograniczenia w rzeczywistych zastosowaniach — klasyfikator Naive Bayes zakłada naiwne założenie, że różne cechy klasy są od siebie niezależne. Ponieważ to zjawisko rzadko zdarza się w realnym świecie, algorytm może być używany w ograniczonych celach.
• Problem z zerową częstotliwością — jeśli zestaw danych treningowych miał później dodaną brakującą wartość, naiwny klasyfikator Bayesa oznacza tę wartość jako zero z powodu braku częstotliwości. Tak więc, gdy pomnoży się prawdopodobieństwa różnych wartości, prawdopodobieństwo oparte na częstotliwości dochodzi do zera, ponieważ algorytm przypisał brakującym danym wartości zerowe, co może prowadzić do niedokładnych wyników.

Wykorzystanie klasyfikatora naiwnego Bayesa w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji

Algorytm Naive Bayes jest korzystny w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, ponieważ zakłada, że ​​wszystkie atrybuty klasy nie są od siebie zależne. Oto kilka praktycznych zastosowań klasyfikatora Naive Bayes w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji:

• Przewidywanie raka okrężnicy – ​​Naukowcy zasugerowali użycie modelu Naive Bayes Classifier do przewidywania raka okrężnicy. Może to być jedno z najbardziej niezwykłych zastosowań klasyfikatora Naive Bayes. Jest to możliwe dzięki danym dotyczącym raka okrężnicy, takim jak zakres hemoglobiny oraz liczba czerwonych i białych krwinek w ciele pacjentów okrężnicy jako dane treningowe dla modelu. Algorytm może przewidzieć raka okrężnicy, jeśli hemoglobina i komórki krwi pacjenta mieszczą się w tym samym zakresie.
• Zarządzanie ryzykiem związanym z ruchem — Naive Bayes Classifier może być również używany do zarządzania ryzykiem związanym z ruchem. Naive Bayes Classifier może przewidzieć ryzyko jazdy kierowcy i ruch drogowy na podstawie danych treningowych.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Wniosek

Naive Bayes Classifier to przyjazny dla początkujących algorytm, który upraszcza klasyfikację w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Algorytm Naive Bayes jest używany do różnych praktycznych zastosowań, takich jak ochrona przed spamem, prognozy pogody i diagnostyka medyczna przy użyciu ML i Ai. Jeśli więc interesujesz się uczeniem maszynowym i chcesz rozpocząć karierę w tej dziedzinie, musisz wiedzieć o Naive Bayes Classifier i innych podstawowych algorytmach. Możesz zdobyć tytuł Master of Science w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji od upGrad, aby dogłębnie poznać algorytmy i inne umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Kurs daje również możliwość pracy nad projektami uczenia maszynowego w prawdziwym życiu, pozwalając na zdobycie umiejętności, ulepszenie CV i skorzystanie z kilku możliwości pracy w AI i ML.