Naive Bayes Sınıflandırıcı Açıklaması

giriiş

Makine öğrenimi, yapay zeka veya veri bilimi ile ilgileniyorsanız, varsayımların önemini bilmelisiniz. Makine öğrenimi veya diğer risk tabanlı modeller, geliştiricilerin istenen sonuçları almasına olanak tanıyan belirli varsayımlara ve önceden tanımlanmış sözleşmelere dayalı olarak geliştirilir. Geliştiriciler, modelleri oluştururken varsayımları dikkate almazlarsa, verilere müdahale edebilir ve yanlış sonuçlara yol açabilir. Naive Bayes Sınıflandırıcısı, istatistiksel modellerdeki matematiksel varsayımların klasik örneklerinden biridir.

ABD'deki AI ve ML Programlarımız

Bu blog Bayes teoremini, Naive Bayes Sınıflandırıcısını ve farklı modellerini açıklamaktadır.

Naive Bayes Sınıflandırıcısı nedir?

Naive Bayes Sınıflandırıcısı, İngiliz matematikçi Thomas Bayes tarafından öne sürülen Bayes teoremine dayanmaktadır. Bu yüzden Naive Bayes Sınıflandırıcısını anlamadan önce Bayes teoremini bilmek önemlidir. Bayes Yasası veya Bayes Kuralı olarak da bilinen Bayes teoremi, herhangi bir olayın olma veya olmama olasılığını belirler. Basit bir ifadeyle, bir olayın gerçekleşme olasılığını anlatır.

Bayes teoremi, sınıfları doğru bir şekilde tahmin etmek için makine öğreniminde yaygın olarak kullanılır. Makine öğreniminde sınıflandırma görevlerinin koşullu olasılığını hesaplar. Sınıflandırma görevleri, problemleri çözmek için makine öğrenme algoritmaları tarafından gerçekleştirilen faaliyetlere atıfta bulunur. Spam e-posta örneği ile bunu daha iyi anlayabilirsiniz. Makine öğrenimi algoritması, e-postaları spam veya spam değil olarak sınıflandırmayı öğrenir. Bu nedenle, bir makine öğrenimi modelinde, sınıflandırma veya ayırma faaliyetlerini tahmin etmek için Bayes teoremi kullanılır.

Naive Bayes teoremi, Bayes teoreminin bir alt kümesidir. Birincil işlevi görevlerin sınıflandırılması olduğu için, ona Naive Bayes Sınıflandırıcısı da denir. Teorem ayrıca, tüm sınıf özelliklerinin birbirine bağlı olmadığı gibi saf bir varsayımda bulunur, bu nedenle Naive Bayes teoremi terimi. Makine öğrenimini tartışırsak, Naive Bayes Sınıflandırıcısı, belirli bir sınıfın niteliklerinin birbirinden bağımsız olduğunu varsayarak bir olayı tahmin etmek için Bayes teoremini uygulayan bir algoritmadır. Bu nitelikler de eşit kabul edilir ve başka bir özelliğe bağlı olmaksızın var olabilir.

Naive Bayes Sınıflandırıcısını, bir dizi semptom mevcutsa belirli bir hastalığı teşhis etme, hava durumu tahmini, nem, sıcaklık ve diğer faktörler gibi birçok işlev için kullanabiliriz. Basit bir deyişle, ikili veya çok kullanımlı çok sınıflı sınıflandırma gerektiren herhangi bir veri işlemi için saf Bayes algoritmasını kullanabilirsiniz. Naive Bayes Sınıflandırıcısı, koşullu olasılık kavramı üzerinde çalışır. Bu, bir olayın meydana gelme olasılığının başka bir olayın meydana gelmesine bağlı olduğu anlamına gelir. Örneğin, A olayının koşullu olasılığı, B olayının gerçekleşmesine bağlıdır.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Sertifikası Alın. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Gelişmiş Sertifika Programları kazanın.

Naive Bayes Sınıflandırıcısının Çalışması

Naive Bayes Sınıflandırıcısı, girdi mevcutsa çıktı olasılığını bulmak için kullanılır. Naive Bayes Sınıflandırıcı, sınıfları farklı etiketler kullanarak kategorilere ayırarak tahmin modelleme problemlerini çözer. Olasılık modeline dayalı makine öğrenimi algoritmaları, bu tür karmaşık zorlukları çözebilir.

Örneğin, bir sınıflandırma probleminde y1, y2, y3…….yn sınıf etiketleri ve x1, x2, x3……xk girdi değişkenleri vardır. İlk olarak, x girdisi durumunda farklı bir y sınıfı etiketinin koşullu olasılığını hesaplamamız gerekiyor. Daha sonra koşullu olasılığı en yüksek olan özelliği en uygun sınıflandırma olarak kabul ederiz.

Naive Bayes Sınıflandırıcının farklı modelleri

Bunlar üç tip Naive Bayes sınıflandırıcıdır.

• Gauss Naive Bayes – Gauss Naive Bayes, sürekli verileri desteklemek için normal veya Gauss dağılımını kullanır. Normal dağılım teoremi, sürekli verilerin ortalamanın üstünde veya altında eşit olarak dağılma olasılığının olup olmadığını analiz eder.
• Çok terimli Naive Bayes – Ayrık özelliklerin sınıflandırılması gerektiğinde, örneğin metin sınıflandırması için kelime sayıları gerektiğinde çok terimli Naive Bayes sınıflandırıcısını kullanırız. Bir belgenin içeriğini istatistiksel olarak analiz eder ve bir sınıfa atar.
• Bernoulli Naive Bayes – Bernoulli Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes'e benzer. Ayrık veriler için de kullanılır. Ancak, yalnızca ikili özellikleri kabul eder – 0 ve 1. Bu nedenle, veri kümesindeki ikili özellikler olması durumunda Bernoulli Naive Bayes kullanmamız gerekir.

Naive Bayes Sınıflandırıcısının Avantajları ve Dezavantajları

Naive Bayes Sınıflandırıcısının en önemli özelliği hem sürekli hem de kesikli verileri yönetebilmesidir. Naive Bayes Sınıflandırıcısının doğruluğu, büyük bir veri kümesi kullanıldığında daha doğru sonuçlar verdiği için veri miktarı ile artar. İşte Naive Bayes Sınıflandırıcısının bazı avantajları ve dezavantajları.

Naive Bayes Sınıflandırıcısının Avantajları

• Yüksek düzeyde ölçeklenebilir – Naive Bayes Sınıflandırıcısının en önemli avantajlarından biri, saf varsayımı nedeniyle yüksek düzeyde ölçeklenebilir olmasıdır.
• Daha az eğitim süresi – Naive Bayes Sınıflandırıcısını eğitmek için az miktarda eğitim verisine ihtiyacımız var. Bu nedenle eğitim süresi diğer algoritmalara göre nispeten kısadır.
• Basit – Naive Bayes Sınıflandırıcısının bir diğer önemli avantajı, inşasının basit olmasıdır. Ayrıca, büyük veri kümelerini sınıflandırmak için kolayca kullanılabilir.

Naive Bayes Sınıflandırıcısının Dezavantajları

• Gerçek dünya kullanımlarındaki sınırlamalar – Naive Bayes Sınıflandırıcısı, bir sınıfın çeşitli özelliklerinin birbirinden bağımsız olduğu konusunda safça bir varsayımda bulunur. Bu fenomen gerçek dünyada nadiren gerçekleştiğinden, algoritma sınırlı amaçlar için kullanılabilir.
• Sıfır frekans sorunu – Eğitim veri setinde daha sonra eksik bir katma değer varsa, Naive Bayes Sınıflandırıcısı bu değeri sıklık olmadığı için sıfır olarak işaretler. Dolayısıyla, farklı değerlerin olasılıkları çarpıldığında, algoritma eksik verilere sıfır değerler atadığı için frekansa dayalı olasılık sıfıra gelir ve bu da hatalı sonuçlara yol açabilir.

Naive Bayes Sınıflandırıcısının Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Kullanımı

Naive Bayes algoritması, bir sınıfın tüm özniteliklerinin birbirine bağımlı olmadığı varsayımı nedeniyle makine öğrenimi ve yapay zekada faydalıdır. Naive Bayes Sınıflandırıcısının Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada bazı pratik kullanımları şunlardır:

• Kolon kanserini tahmin etme – Araştırmacılar kolon kanserini tahmin etmek için bir Naive Bayes Sınıflandırıcı modeli kullanmayı önerdiler. Naive Bayes Sınıflandırıcısının en dikkat çekici kullanımlarından biri olabilir. Model için eğitim verisi olarak, kolon hastalarının vücudundaki hemoglobin aralığı ve kırmızı ve beyaz kan hücrelerinin sayımı gibi kolon kanseri verileri ile mümkün hale getirilebilir. Algoritma, bir hastanın hemoglobini ve kan hücreleri aynı aralıktaysa kolon kanserini tahmin edebilir.
• Trafik riski yönetimi – Naive Bayes Sınıflandırıcı, trafik riski yönetimi için de kullanılabilir. Naive Bayes Sınıflandırıcı, eğitim verilerine dayanarak sürücünün sürüş riskini ve yol trafiğini tahmin edebilir.

Popüler Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Blogları

Çözüm

Naive Bayes Sınıflandırıcı, makine öğrenimi ve yapay zekada sınıflandırmayı basitleştiren yeni başlayanlar için uygun bir algoritmadır. Naive Bayes algoritması, istenmeyen e-posta koruması, hava durumu tahminleri ve ML ve AI kullanarak tıbbi teşhis gibi çeşitli pratik uygulamalar için kullanılır. Bu nedenle, makine öğrenimine yoğun bir ilginiz varsa ve bu alanda kariyer yapmak istiyorsanız, Naive Bayes Sınıflandırıcısı ve diğer temel algoritmalar hakkında bilgi sahibi olmalısınız. Algoritmaları ve diğer ML ve AI becerilerini derinlemesine öğrenmek için upGrad'dan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yüksek Lisans derecesi alabilirsiniz . Kurs ayrıca gerçek hayattaki makine öğrenimi projeleri üzerinde çalışma fırsatı sunarak beceriler edinmenize, özgeçmişinizi geliştirmenize ve AI ve ML'de çeşitli iş fırsatları yakalamanıza olanak tanır.