Ví dụ thuật toán Bayes ngây thơ là gì?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Naive Bayes là một máy học xác suất thuật toán có thể được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ phân loại. Các ứng dụng điển hình bao gồm lọc thư rác, phân loại tài liệu, dự đoán tình cảm, v.v. Nó dựa trên các công trình của Rev. Thomas Bayes (1702 61) và do đó có tên.

Về điều này, ví dụ thuật toán Bayes ngây thơ hoạt động như thế nào?

Nói một cách dễ hiểu, Bộ phân loại Naive Bayes giả định rằng sự hiện diện của một đối tượng cụ thể trong một lớp không liên quan đến sự hiện diện của bất kỳ đối tượng địa lý nào khác. Vì thí dụ , một quả có thể được coi là táo nếu nó có màu đỏ, tròn và đường kính khoảng 3 inch.

Ngoài ra, xác suất trước trong Bayes ngây thơ là gì? Naive Bayes bộ phân loại giả định rằng ảnh hưởng của giá trị của một yếu tố dự đoán (x) trên một lớp nhất định (c) là độc lập với các giá trị của các yếu tố dự đoán khác. P (x | c) là khả năng xác suất của lớp dự đoán đã cho. P (x) là Xác suất trước của người dự đoán.

Cũng cần biết là, ý nghĩa của Bayes ngây thơ là gì?

MỘT Bayes ngây thơ phân loại là một thuật toán sử dụng Bayes 'định lý phân loại đối tượng. Naive Bayes bộ phân loại giả định mạnh mẽ, hoặc ngây thơ , tính độc lập giữa các thuộc tính của điểm dữ liệu. Naive Bayes còn được gọi là đơn giản Bayes hoặc độc lập Bayes.

Tại sao Bayes ngây thơ được sử dụng?

Các Naive Bayes là một thuật toán phân loại phù hợp với phân loại nhị phân và đa kính. Naïve Bayes hoạt động tốt trong các trường hợp biến đầu vào phân loại so với biến số. Nó hữu ích để đưa ra dự đoán và dự báo dữ liệu dựa trên kết quả lịch sử.