Наивный байесовский классификатор

Наивный байесовский классификатор

Наивный байесовский классификатор основан на предположении о независимости признаков. Он считает, что каждый признак влияет на классификацию независимо от других признаков. Это предположение делает алгоритм простым и быстрым, но может быть неверным для некоторых данных. Для обучения наивного байесовского классификатора необходимо иметь набор данных, разделенных на классы. Алгоритм вычисляет вероятность каждого класса и вероятность каждого признака для каждого класса. Затем, при поступлении нового наблюдения, алгоритм использует эти вероятности для определения наиболее вероятного класса для данного наблюдения. Наивный байесовский классификатор имеет несколько вариантов, включая гауссовский, мультиномиальный и бернуллиевский. Каждый из них подходит для разных типов данных и имеет свои особенности. Преимущества наивного байесовского классификатора:

• Простота и скорость работы
• Хорошая производительность на больших наборах данных
• Малое количество параметров для настройки Недостатки наивного байесовского классификатора:
• Предположение о независимости признаков может быть неверным для некоторых данных
• Не учитывает взаимосвязи между признаками Наивный байесовский классификатор является мощным инструментом для классификации текстовых данных и широко применяется в различных областях, включая анализ тональности текста, фильтрацию спама, категоризацию новостей и многое другое.

Создана 03.10.2023