Classificatore ingenuo di Bayes: Spiegazione di vantaggi e svantaggi, applicazioni e tipi

Quando hai bisogno di un algoritmo di risoluzione dei problemi veloce, dove vai? Vai al classificatore Naive Bayes. È un algoritmo semplice e veloce in grado di risolvere vari problemi di classificazione. In questo articolo capiremo cos'è questo algoritmo, come funziona e quali sono le sue qualità. Iniziamo.

Cos'è il classificatore Naive Bayes?

Il classificatore Naive Bayes separa i dati in classi diverse secondo il teorema di Bayes, insieme all'ipotesi che tutti i predittori siano indipendenti l'uno dall'altro. Presuppone che una caratteristica particolare in una classe non sia correlata alla presenza di altre caratteristiche.

Ad esempio, puoi considerare un frutto come un'anguria se è verde, rotondo e ha un diametro di 10 pollici. Queste caratteristiche potrebbero dipendere l'una dall'altra per la loro esistenza, ma ognuna di esse contribuisce indipendentemente alla probabilità che il frutto in esame sia un'anguria. Ecco perché questo classificatore ha il termine "Naive" nel suo nome.

Questo algoritmo è abbastanza popolare perché può persino superare le tecniche di classificazione altamente avanzate. Inoltre, è abbastanza semplice e puoi costruirlo rapidamente.

Ecco il teorema di Bayes, che è alla base di questo algoritmo:

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

In questa equazione, 'c' sta per classe e 'x' sta per attributi. P(c/x) sta per la probabilità a posteriori della classe secondo il predittore. P(x) è la probabilità a priori del predittore e P(c) è la probabilità a priori della classe. P(x/c) mostra la probabilità del predittore secondo la classe.

Leggi: Spiegazione di Naive Bayes

Vantaggi di Naive Bayes

• Questo algoritmo funziona molto velocemente e può facilmente prevedere la classe di un set di dati di test.
• Puoi usarlo per risolvere problemi di previsione multi-classe poiché è abbastanza utile con loro.
• Il classificatore Naive Bayes ha prestazioni migliori rispetto ad altri modelli con meno dati di addestramento se vale il presupposto dell'indipendenza delle caratteristiche.
• Se si hanno variabili di input categoriali, l'algoritmo Naive Bayes si comporta eccezionalmente bene rispetto alle variabili numeriche.

Svantaggi di Naive Bayes

• Se il set di dati del test ha una variabile categoriale di una categoria che non era presente nel set di dati di addestramento, il modello di Naive Bayes gli assegnerà una probabilità zero e non sarà in grado di fare previsioni al riguardo. Questo fenomeno è chiamato "Frequenza zero" e dovrai utilizzare una tecnica di smoothing per risolvere questo problema.
• Questo algoritmo è anche noto come pessimo stimatore. Quindi, non dovresti prendere troppo sul serio i risultati delle probabilità di "predict_proba".
• Presuppone che tutte le caratteristiche siano indipendenti. Anche se in teoria potrebbe sembrare fantastico, nella vita reale difficilmente troverai una serie di funzionalità indipendenti.

Applicazioni dell'algoritmo Naive Bayes

Come avrai notato, questo algoritmo offre molti vantaggi ai suoi utenti. Ecco perché ha molte applicazioni anche in vari settori. Ecco alcune applicazioni dell'algoritmo di Naive Bayes:

• Poiché questo algoritmo è veloce ed efficiente, puoi usarlo per fare previsioni in tempo reale.
• Questo algoritmo è popolare per le previsioni multi-classe. Puoi trovare facilmente la probabilità di più classi target usando questo algoritmo.
• I servizi di posta elettronica (come Gmail) utilizzano questo algoritmo per capire se un'e-mail è uno spam o meno. Questo algoritmo è eccellente per il filtraggio dello spam.
• Il presupposto dell'indipendenza delle funzionalità e la sua efficacia nella risoluzione di problemi multi-classe lo rendono perfetto per eseguire l'analisi del sentimento. L'analisi del sentimento si riferisce all'identificazione di sentimenti positivi o negativi di un gruppo target (clienti, pubblico, ecc.)
• Il filtro collaborativo e l'algoritmo Naive Bayes lavorano insieme per creare sistemi di raccomandazione. Questi sistemi utilizzano il data mining e l'apprendimento automatico per prevedere se l'utente desidera o meno una determinata risorsa.

Leggi anche: Spiegazione dei modelli di machine learning

Tipi di classificatore ingenuo di Bayes

Questo algoritmo ha più tipi. Ecco i principali:

Bernoulli Naive Bayes

Qui, i predittori sono variabili booleane. Quindi, gli unici valori che hai sono "Vero" e "Falso" (potresti anche avere "Sì" o "No"). Lo usiamo quando i dati sono secondo la distribuzione multivariata di Bernoulli.

Bayes ingenuo multinomiale

Le persone usano questo algoritmo per risolvere i problemi di classificazione dei documenti. Ad esempio, se desideri determinare se un documento appartiene alla categoria "Legale" o alla categoria "Risorse umane", utilizzerai questo algoritmo per risolverlo. Usa la frequenza delle parole presenti come caratteristiche.

Bayes ingenuo gaussiano

Se i predittori non sono discreti ma hanno un valore continuo, assumiamo che siano un campione di una distribuzione gaussiana.

Conclusione

Ci auguriamo che tu abbia trovato utile questo articolo. Se hai domande relative all'algoritmo di Naive Bayes, sentiti libero di condividerle nella sezione commenti. Ci piacerebbe sentirti.

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