Clasificador Naive Bayes: ventajas y desventajas, aplicaciones y tipos explicados

Cuando necesita un algoritmo rápido para resolver problemas, ¿adónde va? Vas al clasificador Naive Bayes. Es un algoritmo rápido y simple que puede resolver varios problemas de clasificación. En este artículo, entenderemos qué es este algoritmo, cómo funciona y cuáles son sus cualidades. Empecemos.

¿Qué es el Clasificador Naive Bayes?

El clasificador Naive Bayes separa los datos en diferentes clases de acuerdo con el Teorema de Bayes, junto con la suposición de que todos los predictores son independientes entre sí. Asume que una característica particular en una clase no está relacionada con la presencia de otras características.

Por ejemplo, puede considerar que una fruta es una sandía si es verde, redonda y tiene un diámetro de 10 pulgadas. Estas características podrían depender unas de otras para su existencia, pero cada una de ellas contribuye de forma independiente a la probabilidad de que la fruta en cuestión sea una sandía. Es por eso que este clasificador tiene el término 'Naive' en su nombre.

Este algoritmo es bastante popular porque incluso puede superar técnicas de clasificación muy avanzadas. Además, es bastante simple y puedes construirlo rápidamente.

Aquí está el teorema de Bayes, que es la base de este algoritmo:

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

En esta ecuación, 'c' representa clase y 'x' representa atributos. P(c/x) representa la probabilidad posterior de clase según el predictor. P(x) es la probabilidad previa del predictor y P(c) es la probabilidad previa de la clase. P(x/c) muestra la probabilidad del predictor según la clase.

Leer: Explicación de Naive Bayes

Ventajas de Naive Bayes

• Este algoritmo funciona muy rápido y puede predecir fácilmente la clase de un conjunto de datos de prueba.
• Puede usarlo para resolver problemas de predicción de varias clases, ya que es bastante útil con ellos.
• El clasificador Naive Bayes funciona mejor que otros modelos con menos datos de entrenamiento si se mantiene el supuesto de independencia de las características.
• Si tiene variables de entrada categóricas, el algoritmo Naive Bayes funciona excepcionalmente bien en comparación con las variables numéricas.

Desventajas de Naive Bayes

• Si su conjunto de datos de prueba tiene una variable categórica de una categoría que no estaba presente en el conjunto de datos de entrenamiento, el modelo Naive Bayes le asignará una probabilidad cero y no podrá hacer ninguna predicción al respecto. Este fenómeno se llama 'Frecuencia cero' y tendrá que usar una técnica de suavizado para resolver este problema.
• Este algoritmo también es conocido como un pésimo estimador. Por lo tanto, no debe tomar demasiado en serio los resultados de probabilidad de 'predict_proba'.
• Asume que todas las características son independientes. Si bien puede sonar genial en teoría, en la vida real, difícilmente encontrará un conjunto de funciones independientes.

Aplicaciones del algoritmo Naive Bayes

Como habrás notado, este algoritmo ofrece muchas ventajas a sus usuarios. Es por eso que también tiene muchas aplicaciones en varios sectores. Aquí hay algunas aplicaciones del algoritmo Naive Bayes:

• Como este algoritmo es rápido y eficiente, puede usarlo para hacer predicciones en tiempo real.
• Este algoritmo es popular para predicciones multiclase. Puede encontrar la probabilidad de múltiples clases objetivo fácilmente usando este algoritmo.
• Los servicios de correo electrónico (como Gmail) utilizan este algoritmo para determinar si un correo electrónico es spam o no. Este algoritmo es excelente para el filtrado de spam.
• Su suposición de independencia de características y su eficacia para resolver problemas de varias clases lo hacen perfecto para realizar análisis de sentimiento. El análisis de sentimiento se refiere a la identificación de sentimientos positivos o negativos de un grupo objetivo (clientes, audiencia, etc.)
• El filtrado colaborativo y el algoritmo Naive Bayes trabajan juntos para crear sistemas de recomendación. Estos sistemas utilizan la minería de datos y el aprendizaje automático para predecir si al usuario le gustaría un recurso en particular o no.

Lea también: Explicación de los modelos de aprendizaje automático

Tipos de clasificador Naive Bayes

Este algoritmo tiene varios tipos. Aquí están los principales:

Bernoulli Bayes ingenuo

Aquí, los predictores son variables booleanas. Entonces, los únicos valores que tiene son 'Verdadero' y 'Falso' (también podría tener 'Sí' o 'No'). Lo usamos cuando los datos están de acuerdo con la distribución de Bernoulli multivariante.

Bayes ingenuo multinomial

La gente usa este algoritmo para resolver problemas de clasificación de documentos. Por ejemplo, si desea determinar si un documento pertenece a la categoría 'Legal' o 'Recursos humanos', usaría este algoritmo para clasificarlo. Utiliza la frecuencia de las palabras presentes como características.

Bayesiano ingenuo gaussiano

Si los predictores no son discretos sino que tienen un valor continuo, asumimos que son una muestra de una distribución gaussiana.

Conclusión

Esperamos que este artículo le haya resultado útil. Si tiene alguna pregunta relacionada con el algoritmo Naive Bayes, no dude en compartirla en la sección de comentarios. Nos encantaría saber de usted.

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