Объяснение наивного байесовского классификатора

Введение

Если вы интересуетесь машинным обучением, искусственным интеллектом или наукой о данных, вы должны понимать важность предположений. Машинное обучение или другие модели, основанные на оценке риска, разрабатываются на основе определенных предположений и предопределенных соглашений, которые позволяют разработчикам получать желаемые результаты. Если разработчики не учитывают предположения при построении моделей, это может повлиять на данные и привести к неточным результатам. Наивный байесовский классификатор — один из классических примеров математических допущений в статистических моделях.

Наши программы искусственного интеллекта и машинного обучения в США

В этом блоге объясняется теорема Байеса, наивный байесовский классификатор и его различные модели.

Что такое наивный байесовский классификатор?

Наивный байесовский классификатор основан на теореме Байеса, предложенной британским математиком Томасом Байесом. Поэтому, прежде чем вы поймете, что такое наивный байесовский классификатор, уместно узнать теорему Байеса. Теорема Байеса, также известная как закон Байеса или правило Байеса, определяет вероятность наступления или ненаступления любого события. Проще говоря, это говорит о вероятности события.

Теорема Байеса широко используется в машинном обучении для точного прогнозирования классов. Он вычисляет условную вероятность задач классификации в машинном обучении. Задачи классификации относятся к действиям, выполняемым алгоритмами машинного обучения для решения проблем. Вы можете лучше понять это на примере спам-писем. Алгоритм машинного обучения учится классифицировать электронные письма как спам или не спам. Поэтому в модели машинного обучения теорема Байеса используется для прогнозирования действий по классификации или сегрегации.

Наивная теорема Байеса является подмножеством теоремы Байеса. Поскольку его основной функцией является классификация задач, мы также называем его наивным байесовским классификатором. Теорема также делает наивное предположение, что все признаки класса не зависят друг от друга, отсюда и термин Наивная теорема Байеса. Если мы обсудим машинное обучение, наивный байесовский классификатор — это алгоритм, который применяет теорему Байеса для прогнозирования события, предполагая, что атрибуты определенного класса независимы друг от друга. Эти атрибуты также считаются равными и могут существовать независимо от другого признака.

Мы можем использовать наивный байесовский классификатор для многих функций, таких как диагностика конкретного заболевания при наличии набора симптомов, прогноз погоды, влажность, температура и другие факторы. Проще говоря, вы можете использовать наивный алгоритм Байеса для любого процесса обработки данных, который требует бинарной или многоцелевой мультиклассовой классификации. Наивный байесовский классификатор работает на концепции условной вероятности. Это означает, что вероятность наступления одного события зависит от возникновения любого другого события. Например, условная вероятность наступления события А зависит от наступления события В.

Получите сертификат по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Работа наивного байесовского классификатора

Наивный байесовский классификатор используется для определения выходной вероятности, если доступны входные данные. Наивный байесовский классификатор решает проблемы прогнозного моделирования, классифицируя классы по разным меткам. Алгоритмы машинного обучения, основанные на вероятностной модели, могут решить такие сложные задачи.

Например, в задаче классификации есть метки классов y1, y2, y3…….yn и входные переменные x1, x2, x3……xk. Во-первых, нам нужно рассчитать условную вероятность другой метки класса y в случае входных данных x. Затем мы рассматриваем признак с наибольшей условной вероятностью как наиболее подходящую классификацию.

Различные модели наивного байесовского классификатора

Это три типа наивных байесовских классификаторов.

• Гауссовский наивный байесовский расчет . Гауссовский наивный байесовский метод использует нормальное или гауссовское распределение для поддержки непрерывных данных. Теорема о нормальном распределении анализирует данные, если существует вероятность того, что непрерывные данные будут равномерно распределены выше или ниже среднего.
• Полиномиальный наивный байесовский классификатор. Мы используем полиномиальный наивный байесовский классификатор, когда требуется классификация дискретных признаков, например, количество слов для классификации текста. Он статистически анализирует содержимое документа и присваивает ему класс.
• Наивный байесовский метод Бернулли. Наивный байесовский метод Бернулли аналогичен полиномиальному наивному байесовскому методу. Он также используется для дискретных данных. Однако он принимает только бинарные признаки — 0 и 1. Таким образом, в случае бинарных признаков в наборе данных мы должны использовать Наивный Байес Бернулли.

Преимущества и недостатки наивного байесовского классификатора

Наиболее важной особенностью наивного байесовского классификатора является то, что он может работать как с непрерывными, так и с дискретными данными. Точность наивного байесовского классификатора увеличивается с увеличением объема данных, поскольку он дает более точные результаты, если используется большой набор данных. Вот некоторые преимущества и недостатки наивного байесовского классификатора.

Преимущества наивного байесовского классификатора

• Высокая масштабируемость . Одним из наиболее значительных преимуществ наивного байесовского классификатора является его высокая масштабируемость из-за его наивного предположения.
• Меньше периода обучения . Нам нужно небольшое количество обучающих данных для обучения наивного байесовского классификатора. Таким образом, период обучения относительно короткий по сравнению с другими алгоритмами.
• Простота . Еще одним значительным преимуществом наивного байесовского классификатора является простота построения. Кроме того, его можно легко использовать для классификации больших наборов данных.

Недостатки наивного байесовского классификатора

• Ограничения в реальном использовании . Наивный байесовский классификатор делает наивное предположение, что различные функции класса независимы друг от друга. Поскольку это явление редко происходит в реальном мире, алгоритм можно использовать для ограниченных целей.
• Проблема с нулевой частотой . Если в наборе обучающих данных позже была добавлена ​​отсутствующая ценность, наивный байесовский классификатор помечает это значение как нулевое из-за отсутствия частоты. Таким образом, когда вероятности различных значений перемножаются, вероятность, основанная на частоте, становится равной нулю, потому что алгоритм присвоил отсутствующим данным нулевые значения, что может привести к неточным результатам.

Использование наивного байесовского классификатора в машинном обучении и искусственном интеллекте

Алгоритм наивного Байеса полезен в машинном обучении и искусственном интеллекте из-за его предположения, что все атрибуты класса не зависят друг от друга. Вот несколько практических применений наивного байесовского классификатора в машинном обучении и искусственном интеллекте:

• Прогнозирование рака толстой кишки . Исследователи предложили использовать модель наивного байесовского классификатора для прогнозирования рака толстой кишки. Это может быть одним из самых замечательных применений наивного байесовского классификатора. Это можно сделать с помощью данных о раке толстой кишки, таких как диапазон гемоглобина и количество эритроцитов и лейкоцитов в организме пациентов с толстой кишкой в ​​качестве обучающих данных для модели. Алгоритм может предсказать рак толстой кишки, если гемоглобин пациента и клетки крови находятся в одном диапазоне.
• Управление дорожными рисками . Наивный байесовский классификатор также можно использовать для управления дорожными рисками. Наивный байесовский классификатор может прогнозировать риск вождения водителя и дорожное движение на основе данных обучения.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

Вывод

Наивный байесовский классификатор — это удобный для начинающих алгоритм, который упрощает классификацию в машинном обучении и искусственном интеллекте. Алгоритм наивного Байеса используется для различных практических приложений, таких как защита от спама, прогнозы погоды и медицинская диагностика с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. Итак, если вы проявляете большой интерес к машинному обучению и хотите продолжить карьеру в этой области, вы должны знать о наивном байесовском классификаторе и других базовых алгоритмах. Вы можете получить степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта в upGrad, чтобы подробно изучить алгоритмы и другие навыки машинного обучения и искусственного интеллекта. Курс также дает возможность работать над реальными проектами машинного обучения, что позволяет вам приобретать навыки, улучшать свое резюме и получать несколько вакансий в области искусственного интеллекта и машинного обучения.