Naive Bayes-Klassifikator: Vor- und Nachteile, Anwendungen und Typen erklärt

Wohin gehen Sie, wenn Sie einen schnellen Problemlösungsalgorithmus benötigen? Sie gehen zum Naive-Bayes-Klassifikator. Es ist ein schneller und einfacher Algorithmus, der verschiedene Klassifizierungsprobleme lösen kann. In diesem Artikel werden wir verstehen, was dieser Algorithmus ist, wie er funktioniert und welche Eigenschaften er hat. Lass uns anfangen.

Was ist der Naive-Bayes-Klassifikator?

Der Naive-Bayes-Klassifikator unterteilt Daten gemäß dem Bayes-Theorem in verschiedene Klassen, zusammen mit der Annahme, dass alle Prädiktoren voneinander unabhängig sind. Es wird davon ausgegangen, dass ein bestimmtes Merkmal in einer Klasse nicht mit dem Vorhandensein anderer Merkmale zusammenhängt.

Zum Beispiel können Sie eine Frucht als Wassermelone betrachten, wenn sie grün und rund ist und einen Durchmesser von 10 Zoll hat. Diese Merkmale könnten für ihre Existenz voneinander abhängen, aber jedes von ihnen trägt unabhängig voneinander zur Wahrscheinlichkeit bei, dass die betrachtete Frucht eine Wassermelone ist. Deshalb trägt dieser Klassifikator den Begriff „naiv“ im Namen.

Dieser Algorithmus ist sehr beliebt, da er sogar hochentwickelte Klassifizierungstechniken übertreffen kann. Außerdem ist es ziemlich einfach und Sie können es schnell erstellen.

Hier ist das Bayes-Theorem, das die Grundlage für diesen Algorithmus ist:

P(c | x) = P(x | c) P(c)/ P(x)

In dieser Gleichung steht „c“ für Klasse und „x“ für Attribute. P(c/x) steht für die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit der Klasse gemäß dem Prädiktor. P(x) ist die vorherige Wahrscheinlichkeit des Prädiktors und P(c) ist die vorherige Wahrscheinlichkeit der Klasse. P(x/c) zeigt die Wahrscheinlichkeit des Prädiktors gemäß der Klasse.

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Vorteile von Naive Bayes

• Dieser Algorithmus arbeitet sehr schnell und kann die Klasse eines Testdatensatzes leicht vorhersagen.
• Sie können es verwenden, um Vorhersageprobleme mit mehreren Klassen zu lösen, da es mit ihnen sehr nützlich ist.
• Der Naive-Bayes-Klassifikator schneidet besser ab als andere Modelle mit weniger Trainingsdaten, wenn die Annahme der Unabhängigkeit von Merkmalen gilt.
• Wenn Sie kategoriale Eingabevariablen haben, schneidet der Naive-Bayes-Algorithmus im Vergleich zu numerischen Variablen außergewöhnlich gut ab.

Nachteile von Naive Bayes

• Wenn Ihr Testdatensatz eine kategoriale Variable einer Kategorie enthält, die im Trainingsdatensatz nicht vorhanden war, weist das Naive-Bayes-Modell ihr eine Wahrscheinlichkeit von null zu und kann diesbezüglich keine Vorhersagen treffen. Dieses Phänomen wird „Nullfrequenz“ genannt, und Sie müssen eine Glättungstechnik anwenden, um dieses Problem zu lösen.
• Dieser Algorithmus ist auch als mieser Schätzer berüchtigt. Sie sollten also die Wahrscheinlichkeitsausgaben von 'predict_proba' nicht zu ernst nehmen.
• Es wird davon ausgegangen, dass alle Merkmale unabhängig sind. Während es theoretisch großartig klingen mag, werden Sie im wirklichen Leben kaum eine Reihe unabhängiger Funktionen finden.

Anwendungen des Naive-Bayes-Algorithmus

Wie Sie sicherlich bemerkt haben, bietet dieser Algorithmus seinen Benutzern viele Vorteile. Deshalb hat es auch viele Anwendungen in verschiedenen Branchen. Hier sind einige Anwendungen des Naive-Bayes-Algorithmus:

• Da dieser Algorithmus schnell und effizient ist, können Sie ihn verwenden, um Vorhersagen in Echtzeit zu treffen.
• Dieser Algorithmus ist beliebt für Vorhersagen mit mehreren Klassen. Mit diesem Algorithmus können Sie die Wahrscheinlichkeit mehrerer Zielklassen leicht finden.
• E-Mail-Dienste (wie Gmail) verwenden diesen Algorithmus, um herauszufinden, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht. Dieser Algorithmus eignet sich hervorragend zum Filtern von Spam.
• Seine Annahme von Merkmalsunabhängigkeit und seine Effektivität bei der Lösung von Problemen mit mehreren Klassen machen es perfekt für die Durchführung von Stimmungsanalysen. Stimmungsanalyse bezeichnet die Identifizierung positiver oder negativer Stimmungen einer Zielgruppe (Kunden, Publikum etc.)
• Collaborative Filtering und der Naive-Bayes-Algorithmus arbeiten zusammen, um Empfehlungssysteme aufzubauen. Diese Systeme verwenden Data Mining und maschinelles Lernen, um vorherzusagen, ob der Benutzer eine bestimmte Ressource möchte oder nicht.

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Arten von Naive-Bayes-Klassifikatoren

Dieser Algorithmus hat mehrere Arten. Hier sind die wichtigsten:

Bernoulli Naive Bayes

Hier sind die Prädiktoren boolesche Variablen. Die einzigen Werte, die Sie haben, sind also „Wahr“ und „Falsch“ (Sie könnten auch „Ja“ oder „Nein“ haben). Wir verwenden es, wenn die Daten der multivariaten Bernoulli-Verteilung entsprechen.

Multinomiale Naive Bayes

Menschen verwenden diesen Algorithmus, um Probleme mit der Dokumentenklassifizierung zu lösen. Wenn Sie beispielsweise feststellen möchten, ob ein Dokument zur Kategorie „Recht“ oder „Personal“ gehört, verwenden Sie diesen Algorithmus, um es zu sortieren. Es verwendet die Häufigkeit der gegenwärtigen Wörter als Merkmale.

Gaussian Naive Bayes

Wenn die Prädiktoren nicht diskret sind, sondern einen kontinuierlichen Wert haben, nehmen wir an, dass es sich um eine Stichprobe aus einer Gaußschen Verteilung handelt.

Fazit

Wir hoffen, Sie fanden diesen Artikel hilfreich. Wenn Sie Fragen zum Naive-Bayes-Algorithmus haben, können Sie diese gerne im Kommentarbereich teilen. Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören.

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