Explicação do classificador Naive Bayes

Introdução

Se você está interessado em aprendizado de máquina, inteligência artificial ou ciência de dados, deve conhecer a importância das suposições. O aprendizado de máquina ou outros modelos baseados em risco são desenvolvidos com base em certas suposições e convenções predefinidas que permitem que os desenvolvedores obtenham os resultados desejados. Se os desenvolvedores não considerarem as suposições ao construir modelos, isso pode interferir nos dados e levar a resultados imprecisos. O Classificador Naive Bayes é um dos exemplos clássicos de suposições matemáticas em modelos estatísticos.

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Este blog explica o teorema de Bayes, o classificador Naive Bayes e seus diferentes modelos.

O que é o classificador Naive Bayes?

O classificador Naive Bayes é baseado no teorema de Bayes proposto por Thomas Bayes, um matemático britânico. Portanto, antes de entender o classificador Naive Bayes, é pertinente conhecer o teorema de Bayes. O teorema de Bayes, também conhecido como Lei de Bayes ou Regra de Bayes, determina as chances de ocorrência ou não de qualquer evento. Em termos simples, ele informa a probabilidade de um evento ocorrer.

O teorema de Bayes é popularmente usado em aprendizado de máquina para prever classes com precisão. Ele calcula a probabilidade condicional de tarefas de classificação no aprendizado de máquina. As tarefas de classificação referem-se às atividades realizadas por algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas. Você pode entender isso melhor com o exemplo de e-mails de spam. O algoritmo de aprendizado de máquina aprende a classificar e-mails como spam ou não spam. Portanto, em um modelo de aprendizado de máquina, o teorema de Bayes é usado para prever as atividades de classificação ou segregação.

O teorema de Naive Bayes é um subconjunto do teorema de Bayes. Como sua função principal é a classificação de tarefas, também nos referimos a ele como o Classificador Naive Bayes. O teorema também faz uma suposição ingênua de que todas as características de classe não são dependentes umas das outras, daí o termo teorema de Naive Bayes. Se discutirmos o aprendizado de máquina, o Naive Bayes Classifier é um algoritmo que aplica o teorema de Bayes para prever um evento, assumindo que os atributos de uma determinada classe são independentes uns dos outros. Esses atributos também são considerados iguais e podem existir sem depender de outro recurso.

Podemos usar o classificador Naive Bayes para muitas funções, como diagnosticar uma doença específica se um conjunto de sintomas estiver disponível, previsão do tempo, umidade, temperatura e outros fatores. Em palavras simples, você pode usar o algoritmo ingênuo de Bayes para qualquer processo de dados que exija classificação multiclasse binária ou multiuso. O Classificador Naive Bayes trabalha com o conceito de probabilidade condicional. Isso significa que a probabilidade de um evento ocorrer depende da ocorrência de qualquer outro evento. Por exemplo, a probabilidade condicional do evento A acontecer depende da ocorrência do evento B.

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Funcionamento do classificador Naive Bayes

O classificador Naive Bayes é usado para encontrar a probabilidade de saída se a entrada estiver disponível. O Naive Bayes Classifier resolve problemas de modelagem de previsão categorizando classes usando diferentes rótulos. Algoritmos de aprendizado de máquina baseados em um modelo de probabilidade podem resolver esses desafios complexos.

Por exemplo, existem rótulos de classe y1, y2, y3…….yn e variáveis ​​de entrada x1, x2, x3……xk em um problema de classificação. Primeiro, precisamos calcular a probabilidade condicional de um rótulo de classe y diferente no caso de x entradas. Em seguida, consideramos o recurso com a maior probabilidade condicional como a classificação mais adequada.

Diferentes modelos de classificador Naive Bayes

Estes são três tipos de classificadores Naive Bayes.

• Gaussian Naive Bayes – O Gaussian Naive Bayes usa distribuição normal ou gaussiana para suportar dados contínuos. O teorema da distribuição normal analisa os dados se houver uma probabilidade de que os dados contínuos sejam igualmente distribuídos acima ou abaixo da média.
• Multinomial Naive Bayes – Usamos o classificador multinomial Naive Bayes quando a classificação de traços discretos é necessária, por exemplo, contagem de palavras para classificação de texto. Ele analisa estatisticamente o conteúdo de um documento e o atribui a uma classe.
• Bernoulli Naive Bayes – O Bernoulli Naive Bayes é semelhante ao Multinomial Naive Bayes. Também é usado para dados discretos. No entanto, ele aceita apenas recursos binários – 0 e 1. Assim, no caso de recursos binários no conjunto de dados, temos que usar Bernoulli Naive Bayes.

Vantagens e Desvantagens do Classificador Naive Bayes

O recurso mais significativo do Naive Bayes Classifier é que ele pode gerenciar dados contínuos e discretos. A precisão do classificador Naive Bayes aumenta com a quantidade de dados, pois fornece resultados mais precisos se um grande conjunto de dados for usado. Aqui estão algumas vantagens e desvantagens do Classificador Naive Bayes.

Vantagens do classificador Naive Bayes

• Altamente escalável – Uma das vantagens mais significativas do classificador Naive Bayes é que ele é altamente escalável devido à sua suposição ingênua.
• Menos período de treinamento – Precisamos de uma pequena quantidade de dados de treinamento para treinar o classificador Naive Bayes. Assim, o período de treinamento é relativamente curto em comparação com outros algoritmos.
• Simples – Outra vantagem significativa do Classificador Naive Bayes é que ele é simples de construir. Além disso, pode ser facilmente usado para classificar grandes conjuntos de dados.

Desvantagens do Classificador Naive Bayes

• Limitações em usos do mundo real – O classificador Naive Bayes faz uma suposição ingênua de que os vários recursos de uma classe são independentes uns dos outros. Como esse fenômeno raramente acontece no mundo real, o algoritmo pode ser usado para propósitos limitados.
• Problema de frequência zero – Se o conjunto de dados de treinamento tiver um valor agregado ausente posteriormente, o classificador Naive Bayes marca esse valor como zero devido à ausência de frequência. Assim, quando as probabilidades de valores diferentes são multiplicadas, a probabilidade baseada em frequência chega a zero porque o algoritmo atribuiu valores zero aos dados ausentes, o que pode levar a resultados imprecisos.

Uso do classificador Naive Bayes em Machine Learning e Inteligência Artificial

O algoritmo Naive Bayes é benéfico em aprendizado de máquina e inteligência artificial devido à suposição de que todos os atributos de uma classe não são dependentes uns dos outros. Aqui estão alguns usos práticos do Naive Bayes Classifier em Machine Learning e Inteligência Artificial:

• Previsão de câncer de cólon – Os pesquisadores sugeriram o uso de um modelo Naive Bayes Classifier para prever o câncer de cólon. Pode ser um dos usos mais notáveis ​​do classificador Naive Bayes. Isso pode ser possível com dados de câncer de cólon, como a faixa de hemoglobina, e a contagem de glóbulos vermelhos e brancos no corpo de pacientes com cólon como dados de treinamento para o modelo. O algoritmo pode prever o câncer de cólon se a hemoglobina e as células sanguíneas de um paciente estiverem dentro do mesmo intervalo.
• Gerenciamento de risco de tráfego – O classificador Naive Bayes também pode ser usado para gerenciamento de risco de tráfego. O classificador Naive Bayes pode prever o risco de condução do motorista e o tráfego rodoviário com base em dados de treinamento.

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Conclusão

O Naive Bayes Classifier é um algoritmo amigável para iniciantes que simplifica a classificação em aprendizado de máquina e inteligência artificial. O algoritmo Naive Bayes é usado para várias aplicações práticas, como proteção contra spam, previsões do tempo e diagnóstico médico usando ML e Ai. Portanto, se você tem um grande interesse em aprendizado de máquina e deseja seguir uma carreira nessa área, deve conhecer o Naive Bayes Classifier e outros algoritmos básicos. Você pode buscar um Mestrado em Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial do upGrad para aprender algoritmos e outras habilidades de ML e IA em profundidade. O curso também oferece a oportunidade de trabalhar em projetos de aprendizado de máquina da vida real, permitindo que você adquira habilidades, aprimore seu currículo e aproveite várias oportunidades de trabalho em IA e ML.