Wat is een voorbeeld van een naïef Bayes-algoritme?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51

Naïeve Bayes is een probabilistische machine learning algoritme die kan worden gebruikt in een breed scala aan classificatietaken. Typische toepassingen zijn onder meer het filteren van spam, het classificeren van documenten, het voorspellen van sentimenten enz. Het is gebaseerd op het werk van ds. Thomas Bayes (1702 61) en vandaar de naam.

Wat dit betreft, hoe werkt het naïeve Bayes-algoritme bijvoorbeeld?

In eenvoudige bewoordingen, een Naïeve Bayes-classificatie gaat ervan uit dat de aanwezigheid van een bepaald kenmerk in een klasse geen verband houdt met de aanwezigheid van een ander kenmerk. Voor voorbeeld , kan een vrucht als een appel worden beschouwd als deze rood, rond en ongeveer 3 inch in diameter is.

En wat is eerdere waarschijnlijkheid in naïeve Bayes? Naïeve Bayes classifier gaat ervan uit dat het effect van de waarde van een voorspeller (x) op een gegeven klasse (c) onafhankelijk is van de waarden van andere voorspellers. P(x|c) is de kans die de. is waarschijnlijkheid van de voorspeller gegeven klasse. P(x) is de eerdere kans van voorspeller.

Ook om te weten is, wat is de betekenis van naïeve Bayes?

EEN naïeve Bayes classifier is een algoritme dat gebruik maakt van Bayes ' stelling om objecten te classificeren. Naïeve Bayes classifiers veronderstellen sterk, of naief , onafhankelijkheid tussen attributen van gegevenspunten. Naïeve Bayes is ook bekend als eenvoudig Bayes of onafhankelijkheid Bayes.

Waarom wordt naïeve Bayes gebruikt?

De Naïeve Bayes is een classificatie-algoritme dat geschikt is voor binaire classificatie en classificatie met meerdere klassen. Naïeve Bayes presteert goed in het geval van categorische invoervariabelen in vergelijking met numerieke variabelen. Het is handig voor het maken van voorspellingen en prognosegegevens op basis van historische resultaten.