В этом уроке мы познакомимся с алгоритмом Наивного Байеса, популярным и простым вероятностным классификатором, используемым в машинном обучении. Мы сосредоточимся на построении интуиции вокруг этой концепции и на том, почему она называется «наивной».
Наивный байесовский алгоритм — это алгоритм классификации, основанный на применении теоремы Байеса с сильным предположением о независимости между признаками. Несмотря на свою простоту, Наивный Байес может быть удивительно эффективным для определенных типов задач классификации, особенно при работе с текстовыми данными или небольшими наборами данных.
Интуиция: представьте, что вы пытаетесь классифицировать фрукты по их цвету, форме и размеру. Наивный Байес предполагает, что эти признаки не зависят друг от друга, а это означает, что знание цвета фрукта не дает никакой информации о его форме или размере. Хотя это предположение может быть неверным в действительности, оно упрощает расчеты и все же может привести к точной классификации.
Теорема Байеса — это формула, которая вычисляет вероятность события (метки класса) при наличии некоторых признаков (признаков). В контексте классификации мы можем использовать теорему Байеса для расчета вероятности каждого класса с учетом особенностей экземпляра. Затем в качестве окончательного прогноза выбирается класс с наибольшей вероятностью.
Основные шаги алгоритма наивного Байеса:
- Рассчитайте априорные вероятности: вычислите вероятность каждого класса в обучающих данных.
- Вычислите вероятности: для каждого класса вычислите вероятность наблюдения признаков данного класса.
- Примените теорему Байеса: объедините априорные вероятности и вероятности, чтобы вычислить апостериорные вероятности каждого класса с учетом особенностей.
- Выберите класс с самой высокой апостериорной вероятностью в качестве окончательного прогноза.
Существуют различные типы наивных байесовских классификаторов в зависимости от распределения функций:
- Гауссовский наивный байесовский метод: предполагается, что непрерывные признаки следуют гауссовскому (нормальному) распределению.
- Полиномиальный наивный байесовский метод: предполагается, что дискретные функции следуют полиномиальному распределению. Обычно используется для классификации текста.
- Наивный Байес Бернулли: предполагает, что бинарные признаки следуют распределению Бернулли.
Таким образом, наивный байесовский алгоритм — это простой, но эффективный алгоритм классификации, основанный на применении теоремы Байеса с предположением о независимости между признаками. Понимая основные концепции и интуицию, лежащую в основе наивного Байеса, мы можем принимать более обоснованные решения при выборе и оценке моделей машинного обучения.
