樸素貝葉斯分類器解釋

介紹

如果你對機器學習、人工智能或數據科學感興趣，你必須知道假設的重要性。 機器學習或其他基於風險的模型是基於允許開發人員獲得所需結果的某些假設和預定義約定開發的。 如果開發人員在構建模型時不考慮假設，則可能會干擾數據並導致結果不准確。 樸素貝葉斯分類器是統計模型中數學假設的經典例子之一。

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該博客解釋了貝葉斯定理、樸素貝葉斯分類器及其不同的模型。

什麼是樸素貝葉斯分類器？

樸素貝葉斯分類器是基於英國數學家托馬斯貝葉斯提出的貝葉斯定理。 因此，在您了解樸素貝葉斯分類器之前，了解貝葉斯定理是相關的。 貝葉斯定理，也稱為貝葉斯定律或貝葉斯規則，確定任何事件發生或不發生的機會。 簡單來說，它告訴了事件發生的概率。

貝葉斯定理在機器學習中廣泛用於準確預測類別。 它計算機器學習中分類任務的條件概率。 分類任務是指機器學習算法為解決問題而執行的活動。 您可以通過垃圾郵件示例更好地理解這一點。 機器學習算法學習將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。 因此，在機器學習模型中，貝葉斯定理用於預測分類或分離活動。

樸素貝葉斯定理是貝葉斯定理的一個子集。 由於其主要功能是任務分類，我們也將其稱為樸素貝葉斯分類器。 該定理還做了一個天真的假設，即所有類特徵不相互依賴，因此稱為樸素貝葉斯定理。 如果我們討論機器學習，樸素貝葉斯分類器是一種算法，它應用貝葉斯定理來預測事件，同時假設特定類的屬性彼此獨立。 這些屬性也被認為是相等的，並且可以在不依賴於另一個特徵的情況下存在。

我們可以將樸素貝葉斯分類器用於許多功能，例如在出現一組症狀時診斷特定疾病、天氣預報、濕度、溫度和其他因素。 簡而言之，您可以將樸素貝葉斯算法用於任何需要二進製或多用途多類分類的數據處理。 樸素貝葉斯分類器研究條件概率的概念。 這意味著一個事件發生的概率取決於任何其他事件的發生。 例如，事件 A 發生的條件概率取決於事件 B 的發生。

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樸素貝葉斯分類器的工作

如果輸入可用，樸素貝葉斯分類器用於查找輸出概率。 樸素貝葉斯分類器通過使用不同標籤對類進行分類來解決預測建模問題。 基於概率模型的機器學習算法可以解決這些複雜的挑戰。

例如，分類問題中有 y1, y2, y3…….yn 類標籤和 x1, x2, x3……xk 輸入變量。 首先，我們需要在 x 輸入的情況下計算不同 y 類標籤的條件概率。 然後我們將條件概率最高的特徵視為最合適的分類。

不同模型的樸素貝葉斯分類器

這是三種樸素貝葉斯分類器。

• 高斯樸素貝葉斯——高斯樸素貝葉斯使用正態或高斯分佈來支持連續數據。 如果連續數據有可能均勻分佈在均值之上或之下，則正態分佈定理分析數據。
• 多項樸素貝葉斯——當需要對離散特徵進行分類時，我們使用多項樸素貝葉斯分類器，例如文本分類的字數。 它統計分析文檔的內容並將其分配給一個類。
• 伯努利樸素貝葉斯——伯努利樸素貝葉斯類似於多項樸素貝葉斯。 它也用於離散數據。 但是，它只接受二進制特徵——0 和 1。因此，對於數據集中的二進制特徵，我們必須使用伯努利樸素貝葉斯。

樸素貝葉斯分類器的優缺點

樸素貝葉斯分類器最顯著的特點是它可以管理連續數據和離散數據。 樸素貝葉斯分類器的準確性隨著數據量的增加而增加，因為如果使用大型數據集，它會提供更準確的結果。 以下是樸素貝葉斯分類器的一些優點和缺點。

樸素貝葉斯分類器的優點

• 高度可擴展性——樸素貝葉斯分類器最顯著的優勢之一是它具有高度可擴展性，因為它的假設很簡單。
• 更少的訓練週期——我們需要少量的訓練數據來訓練樸素貝葉斯分類器。 因此，與其他算法相比，訓練週期相對較短。
• 簡單——樸素貝葉斯分類器的另一個顯著優勢是它易於構建。 此外，它還可以輕鬆用於對大型數據集進行分類。

樸素貝葉斯分類器的缺點

• 實際使用中的限制——樸素貝葉斯分類器做了一個天真的假設，即一個類的各種特徵是相互獨立的。 由於這種現像在現實世界中很少發生，因此該算法可以用於有限的目的。
• 零頻率問題——如果訓練數據集稍後有缺失值，樸素貝葉斯分類器將該值標記為零，因為沒有頻率。 因此，當不同值的概率相乘時，基於頻率的概率變為零，因為該算法已為缺失數據分配了零值，這可能導致結果不准確。

在機器學習和人工智能中使用樸素貝葉斯分類器

樸素貝葉斯算法在機器學習和人工智能中是有益的，因為它假設一個類的所有屬性不相互依賴。 以下是機器學習和人工智能中樸素貝葉斯分類器的一些實際用途：

• 預測結腸癌——研究人員建議使用樸素貝葉斯分類器模型來預測結腸癌。 它可能是樸素貝葉斯分類器最顯著的用途之一。 可以使用血紅蛋白範圍等結腸癌數據以及結腸患者體內的紅細胞和白細胞計數作為模型的訓練數據。 如果患者的血紅蛋白和血細胞在同一範圍內，該算法可以預測結腸癌。
• 交通風險管理——樸素貝葉斯分類器也可用於交通風險管理。 樸素貝葉斯分類器可以根據訓練數據預測駕駛員的駕駛風險和道路交通情況。

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結論

樸素貝葉斯分類器是一種對初學者友好的算法，可簡化機器學習和人工智能中的分類。 樸素貝葉斯算法用於各種實際應用，例如使用 ML 和 Ai 的垃圾郵件防護、天氣預報和醫療診斷。 所以，如果你對機器學習有濃厚的興趣並希望在這個領域從事職業，那麼你必須了解樸素貝葉斯分類器和其他基本算法。 您可以從 upGrad 攻讀機器學習和人工智能理學碩士學位，以深入學習算法和其他 ML 和 AI 技能。 該課程還提供了一個從事現實生活中的機器學習項目的機會，讓您獲得技能、增強您的簡歷，並在 AI 和 ML 方面抓住幾個工作機會。