Какъв е примерът за наивен алгоритъм на Байес?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43

Наивен Байес е вероятностно машинно обучение алгоритъм които могат да се използват в голямо разнообразие от задачи за класификация. Типичните приложения включват филтриране на нежелана поща, класифициране на документи, прогнозиране на настроенията и т.н. Базира се на трудовете на преп. Томас Байес (1702 61) и оттам името.

По отношение на това, как работи наивният алгоритъм на Байес?

С прости думи, а Наивен байесов класификатор предполага, че наличието на определена характеристика в класа не е свързано с наличието на друга характеристика. За пример , плодът може да се счита за ябълка, ако е червен, кръгъл и с диаметър около 3 инча.

Също така, каква е предварителна вероятност в наивния Bayes? Наивен Байес класификатор приема, че ефектът от стойността на предиктор (x) върху даден клас (c) е независим от стойностите на други предиктори. P(x|c) е вероятността, която е вероятност на даден предиктор клас. P(x) е предварителна вероятност на предиктора.

Също така трябва да знаете какво е значението на наивния Байес?

А наивен Байес класификаторът е алгоритъм, който използва Байес ' теорема за класифициране на обекти. Наивен Байес класификаторите приемат силни, или наивен , независимост между атрибутите на точките от данни. Наивен Байес е известен още като прост Байес или независимост Байес.

Защо се използва наивният Bayes?

В Наивен Байес е алгоритъм за класификация, който е подходящ за двоична и мултикласова класификация. Наивен Байес се представя добре в случаите на категорични входни променливи в сравнение с числови променливи. Полезно е за правене на прогнози и прогнозни данни въз основа на исторически резултати.