朴素贝叶斯分类器解释

介绍

如果你对机器学习、人工智能或数据科学感兴趣，你必须知道假设的重要性。 机器学习或其他基于风险的模型是基于允许开发人员获得所需结果的某些假设和预定义约定开发的。 如果开发人员在构建模型时不考虑假设，则可能会干扰数据并导致结果不准确。 朴素贝叶斯分类器是统计模型中数学假设的经典例子之一。

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该博客解释了贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类器及其不同的模型。

什么是朴素贝叶斯分类器？

朴素贝叶斯分类器是基于英国数学家托马斯贝叶斯提出的贝叶斯定理。 因此，在您了解朴素贝叶斯分类器之前，了解贝叶斯定理是相关的。 贝叶斯定理，也称为贝叶斯定律或贝叶斯规则，确定任何事件发生或不发生的机会。 简单来说，它告诉了事件发生的概率。

贝叶斯定理在机器学习中广泛用于准确预测类别。 它计算机器学习中分类任务的条件概率。 分类任务是指机器学习算法为解决问题而执行的活动。 您可以通过垃圾邮件示例更好地理解这一点。 机器学习算法学习将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 因此，在机器学习模型中，贝叶斯定理用于预测分类或分离活动。

朴素贝叶斯定理是贝叶斯定理的一个子集。 由于其主要功能是任务分类，我们也将其称为朴素贝叶斯分类器。 该定理还做了一个天真的假设，即所有类特征不相互依赖，因此称为朴素贝叶斯定理。 如果我们讨论机器学习，朴素贝叶斯分类器是一种算法，它应用贝叶斯定理来预测事件，同时假设特定类的属性彼此独立。 这些属性也被认为是相等的，并且可以在不依赖于另一个特征的情况下存在。

我们可以将朴素贝叶斯分类器用于许多功能，例如在出现一组症状时诊断特定疾病、天气预报、湿度、温度和其他因素。 简而言之，您可以将朴素贝叶斯算法用于任何需要二进制或多用途多类分类的数据处理。 朴素贝叶斯分类器研究条件概率的概念。 这意味着一个事件发生的概率取决于任何其他事件的发生。 例如，事件 A 发生的条件概率取决于事件 B 的发生。

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朴素贝叶斯分类器的工作

如果输入可用，朴素贝叶斯分类器用于查找输出概率。 朴素贝叶斯分类器通过使用不同标签对类进行分类来解决预测建模问题。 基于概率模型的机器学习算法可以解决这些复杂的挑战。

例如，分类问题中有 y1, y2, y3…….yn 类标签和 x1, x2, x3……xk 输入变量。 首先，我们需要在 x 输入的情况下计算不同 y 类标签的条件概率。 然后我们将条件概率最高的特征视为最合适的分类。

不同模型的朴素贝叶斯分类器

这是三种朴素贝叶斯分类器。

• 高斯朴素贝叶斯——高斯朴素贝叶斯使用正态或高斯分布来支持连续数据。 如果连续数据有可能均匀分布在均值之上或之下，则正态分布定理分析数据。
• 多项朴素贝叶斯——当需要对离散特征进行分类时，我们使用多项朴素贝叶斯分类器，例如文本分类的字数。 它统计分析文档的内容并将其分配给一个类。
• 伯努利朴素贝叶斯——伯努利朴素贝叶斯类似于多项朴素贝叶斯。 它也用于离散数据。 但是，它只接受二进制特征——0 和 1。因此，对于数据集中的二进制特征，我们必须使用伯努利朴素贝叶斯。

朴素贝叶斯分类器的优缺点

朴素贝叶斯分类器最显着的特点是它可以管理连续数据和离散数据。 朴素贝叶斯分类器的准确性随着数据量的增加而增加，因为如果使用大型数据集，它会提供更准确的结果。 以下是朴素贝叶斯分类器的一些优点和缺点。

朴素贝叶斯分类器的优点

• 高度可扩展性——朴素贝叶斯分类器最显着的优势之一是它具有高度可扩展性，因为它的假设很简单。
• 更少的训练周期——我们需要少量的训练数据来训练朴素贝叶斯分类器。 因此，与其他算法相比，训练周期相对较短。
• 简单——朴素贝叶斯分类器的另一个显着优势是它易于构建。 此外，它还可以轻松用于对大型数据集进行分类。

朴素贝叶斯分类器的缺点

• 实际使用中的限制——朴素贝叶斯分类器做了一个天真的假设，即一个类的各种特征是相互独立的。 由于这种现象在现实世界中很少发生，因此该算法可以用于有限的目的。
• 零频率问题——如果训练数据集稍后有缺失值，朴素贝叶斯分类器将该值标记为零，因为没有频率。 因此，当不同值的概率相乘时，基于频率的概率变为零，因为该算法已为缺失数据分配了零值，这可能导致结果不准确。

在机器学习和人工智能中使用朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯算法在机器学习和人工智能中是有益的，因为它假设一个类的所有属性不相互依赖。 以下是机器学习和人工智能中朴素贝叶斯分类器的一些实际用途：

• 预测结肠癌——研究人员建议使用朴素贝叶斯分类器模型来预测结肠癌。 它可能是朴素贝叶斯分类器最显着的用途之一。 可以使用血红蛋白范围等结肠癌数据以及结肠患者体内的红细胞和白细胞计数作为模型的训练数据。 如果患者的血红蛋白和血细胞在同一范围内，该算法可以预测结肠癌。
• 交通风险管理——朴素贝叶斯分类器也可用于交通风险管理。 朴素贝叶斯分类器可以根据训练数据预测驾驶员的驾驶风险和道路交通情况。

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结论

朴素贝叶斯分类器是一种对初学者友好的算法，可简化机器学习和人工智能中的分类。 朴素贝叶斯算法用于各种实际应用，例如使用 ML 和 Ai 的垃圾邮件防护、天气预报和医疗诊断。 所以，如果你对机器学习有浓厚的兴趣并希望在这个领域从事职业，那么你必须了解朴素贝叶斯分类器和其他基本算法。 您可以从 upGrad 攻读机器学习和人工智能理学硕士学位，以深入学习算法和其他 ML 和 AI 技能。 该课程还提供了一个从事现实生活中的机器学习项目的机会，让您获得技能、提升您的简历，并在 AI 和 ML 方面抓住几个工作机会。