Hvad er et naivt Bayes-algoritmeeksempel?
Hvad er et naivt Bayes-algoritmeeksempel?

Video: Hvad er et naivt Bayes-algoritmeeksempel?

Video: Hvad er et naivt Bayes-algoritmeeksempel?
Video: Hvad er systemteori? | Mindwalk 3 2024, November
Anonim

Naiv Bayes er en probabilistisk maskinlæring algoritme som kan bruges i en lang række klassifikationsopgaver. Typiske applikationer omfatter filtrering af spam, klassificering af dokumenter, stemningsforudsigelse osv. Det er baseret på pastor Thomas' værker Bayes (1702 61) og deraf navnet.

Med hensyn til dette, hvordan fungerer en naiv Bayes-algoritme som eksempel?

Enkelt sagt, a Naiv Bayes klassificering antager, at tilstedeværelsen af et bestemt træk i en klasse ikke er relateret til tilstedeværelsen af et andet træk. Til eksempel , kan en frugt anses for at være et æble, hvis den er rød, rund og omkring 3 tommer i diameter.

Hvad er forudgående sandsynlighed i naive Bayes? Naiv Bayes klassifikator antage, at virkningen af værdien af en forudsigelsesfaktor (x) på en given klasse (c) er uafhængig af værdierne af andre forudsigelser. P(x|c) er sandsynligheden, som er sandsynlighed af prædiktor givet klasse. P(x) er forudgående sandsynlighed af prædiktor.

Også at vide er, hvad er meningen med naive Bayes?

EN naive Bayes klassificerer er en algoritme, der bruger Bayes ' sætning til at klassificere objekter. Naiv Bayes klassifikatorer antager stærk, eller naiv , uafhængighed mellem datapunkters attributter. Naiv Bayes er også kendt som simple Bayes eller uafhængighed Bayes.

Hvorfor bruges naive Bayes?

Det Naiv Bayes er en klassifikationsalgoritme, der er velegnet til binær og multiklasse klassifikation. Naive Bayes klarer sig godt i tilfælde af kategoriske inputvariable sammenlignet med numeriske variable. Det er nyttigt til at lave forudsigelser og prognosedata baseret på historiske resultater.

Anbefalede: