Naive Bayes Classifiers
Naive Bayes jẹ iyara, iyasọtọ iṣeeṣe ti a ṣe lori ilana Bayes ti o dawọle pe gbogbo ẹya jẹ ominira ti a fun ni kilasi naa.
Akopọ
Despite that unrealistic assumption, it works remarkably well for text tasks like spam filtering.
Jin Dive
Naive Bayes yipada isọdi sinu iṣiro iṣeeṣe kan. Lilo imọ-jinlẹ Bayes, o ṣe iṣiro iṣeeṣe ti kilasi kan ti a fun ni awọn ẹya titẹ sii, lẹhinna mu kilasi pẹlu Dimegilio ti o ga julọ. Apakan 'naive' ni arosinu rẹ pe gbogbo awọn ẹya jẹ ominira ni majemu ti a fun ni kilaasi, nitorinaa o le ṣe isodipupo awọn iṣeeṣe ẹya ara ẹni dipo ti ṣe awoṣe awọn ibaraenisọrọ wọn. Eyi dinku data pupọ ati iṣiro ti o nilo. Awọn iyatọ ti o wọpọ pẹlu Multinomial Naive Bayes (awọn iṣiro ọrọ ni awọn iwe aṣẹ), Bernoulli Naive Bayes (ọrọ ti o wa / ko si), ati Gaussian Naive Bayes (awọn ẹya tẹsiwaju ti a ṣe apẹrẹ pẹlu pinpin deede). O ṣe ikẹkọ ni igbasilẹ ẹyọkan lori data naa, nilo isọdọtun kekere, ati mu ẹgbẹẹgbẹrun awọn ẹya ni oore-ọfẹ, eyiti o jẹ ki o jẹ ipilẹ-ipilẹ Ayebaye fun wiwa àwúrúju ati tito lẹtọ iwe.
Imọ-imọ-ẹrọ
Fun kilasi c ati awọn ẹya x1..xn, o ṣe iṣiro P(c) igba ọja P(xi|c), lẹhinna ṣe deede. Nitori isodipupo ọpọlọpọ awọn iṣeeṣe kekere nfa isunmọ nọmba, awọn imuse apao log-probabilities dipo. Laplace (afikun-ọkan) didan ṣe idiwọ ọrọ kan ti a ko rii lati sọ gbogbo ọja naa kuro. Awọn iṣeeṣe P(xi|c) ati P(c) ṣaaju jẹ ifoju nipasẹ kika ti o rọrun lati inu eto ikẹkọ, eyiti o jẹ idi ti ikẹkọ jẹ pataki ni sisọ awọn loorekoore.
Ipa Ilana
Awọn ipinnu diẹ sii
O ṣe iranlọwọ fun ọ lati ya sọtọ awọn iṣeduro imọ-ẹrọ lati ede tita.
Iye owo ati isuna
O le beere awọn ibeere imuse to dara julọ ṣaaju lilo owo tabi akoko.
Ẹgbẹ ati ṣiṣan iṣẹ
Awọn ẹgbẹ pẹlu oye pinpin ṣe ọja to dara julọ, eto imulo, ati awọn ipinnu ikẹkọ.
Ojo iwaju ti Naive Bayes Classifiers
Awọn nẹtiwọọki nkankikan ati awọn ayirapada ni bayi jẹ gaba lori isọdi ọrọ, nitorinaa Naive Bayes ṣọwọn jẹ oṣere ti o ga julọ. Ṣugbọn o duro bi ipilẹ to lagbara, isunmọ lẹsẹkẹsẹ, ohun elo ikọni ti o le tumọ, ati yiyan ti o wulo nigbati data ko ṣọwọn, lairi gbọdọ jẹ kekere, tabi iṣiro ti ni opin. Reti pe ki o wa ni ifibọ sinu awọn asẹ ẹrọ ti iwuwo fẹẹrẹ, awọn opo gigun ti o yara, ati awọn ọna ṣiṣe arabara nibiti olowo poku akọkọ-kọja classifier awọn igbewọle ṣaaju ki o to pe awoṣe ti o wuwo kan.
Real-World imuse
Imeeli àwúrúju sisẹ ti o ṣe ikun awọn ifiranṣẹ nipasẹ awọn ọrọ ti wọn ni ninu
Itupalẹ itara ti fifi aami si ọja awọn atunwo bi rere tabi odi
Tiketi atilẹyin ipa ọna tabi awọn nkan iroyin sinu awọn ẹka koko
Wiwa ede ati iyasọtọ iwe ti o rọrun ni awọn opo gigun ti wiwa
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
Awọn ẹgbẹ oriṣiriṣi le lo ọrọ kanna ni oriṣiriṣi, nitorinaa ṣalaye iwọn ni kutukutu.
Awọn aṣepari le wo lagbara lakoko ti iṣẹ-aye gidi ko ṣe deede.
Aibikita didara data ati awọn ero igbelewọn nigbagbogbo ṣẹda awọn abajade ẹlẹgẹ.
Ilana Ilana imuse
Bẹrẹ pẹlu itumọ-ede itele ti abajade ti o nilo.
Mu metiriki aṣeyọri kan ati ipo ikuna kan ṣaaju idanwo.
Ṣiṣe awakọ kekere kan pẹlu data aṣoju, kii ṣe eto demo didan.
Iwe-ipamọ nibiti Naive Bayes Classifiers ṣe iranlọwọ ati nibiti awọn ọna ti o rọrun dara julọ.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Naive Bayes Classifiers quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Itọsọna atẹle
Iyipada Ewu Bayes Kere
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
What is Naive Bayes Classifiers?
Naive Bayes jẹ iyara, iyasọtọ iṣeeṣe ti a ṣe lori ilana Bayes ti o dawọle pe gbogbo ẹya jẹ ominira ti a fun ni kilasi naa. Laibikita arosinu ti ko daju, o ṣiṣẹ daradara daradara fun awọn iṣẹ-ṣiṣe ọrọ bii sisẹ àwúrúju.
Kini arosinu mojuto 'naive' ni onisọtọ Naive Bayes kan?
Awoṣe naa dawọle ẹya kọọkan ṣe alabapin ni ominira si abajade ti a fun kilasi naa, jẹ ki o pọ si awọn iṣeeṣe ẹya-ara.
Ilana wo ni Naive Bayes kọ lori?
O nlo imọ-jinlẹ Bayes lati ṣe iyipada awọn iṣeeṣe kilasi ṣaaju ati awọn iṣeeṣe ẹya sinu iṣeeṣe ẹhin fun kilasi kọọkan.
Kilode ti awọn imuse ṣe maa n ṣe akopọ awọn iṣeeṣe log dipo isodipupo awọn iṣeeṣe aise?
Isodipupo ọpọlọpọ awọn iṣeeṣe ni isalẹ 1 le wa ni abẹlẹ si odo, nitorinaa gbigbe awọn akọọlẹ ati summing jẹ ki iṣiro naa duro.
Isoro wo ni Laplace (afikun-ọkan) didan yanju?
Laisi didin, ọrọ kan ti a ko rii pẹlu kilasi yoo fun iṣeeṣe odo kilasi yẹn; fi-ọkan ka yago fun yi.
Kini iyatọ Naive Bayes jẹ adayeba julọ fun awọn ẹya kika-ọrọ ninu awọn iwe aṣẹ?
Multinomial Naive Bayes awọn awoṣe awọn iṣiro ọtọtọ gẹgẹbi iye igba ti ọrọ kọọkan han, ti o jẹ ki o jẹ idiwọn fun ọrọ.