朴素贝叶斯分类器：优点和缺点，应用程序和类型解释

当你需要一个快速解决问题的算法时，你会去哪里？ 你去朴素贝叶斯分类器。 这是一种快速简单的算法，可以解决各种分类问题。 在这篇文章中，我们将了解这个算法是什么，它是如何工作的，以及它的品质是什么。 让我们开始吧。

什么是朴素贝叶斯分类器？

朴素贝叶斯分类器根据贝叶斯定理将数据分成不同的类别，同时假设所有预测变量相互独立。 它假定类中的特定特征与其他特征的存在无关。

例如，如果水果是绿色的、圆形的并且直径为 10 英寸，您可以将其视为西瓜。 这些特征的存在可能相互依赖，但它们中的每一个都独立地影响了所考虑的水果是西瓜的概率。 这就是为什么这个分类器的名称中有“朴素”一词。

该算法非常流行，因为它甚至可以胜过非常先进的分类技术。 此外，它非常简单，您可以快速构建它。

这是贝叶斯定理，它是该算法的基础：

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

在这个等式中，“c”代表类，“x”代表属性。 P(c/x) 代表根据预测器分类的后验概率。 P(x) 是预测器的先验概率，P(c) 是类的先验概率。 P(x/c) 根据类别显示预测变量的概率。

阅读：朴素贝叶斯解释

朴素贝叶斯的优点

• 该算法运行速度非常快，可以轻松预测测试数据集的类别。
• 您可以使用它来解决多类预测问题，因为它对它们非常有用。
• 如果特征独立的假设成立，朴素贝叶斯分类器的性能优于其他训练数据较少的模型。
• 如果您有分类输入变量，与数值变量相比，朴素贝叶斯算法的性能非常好。

朴素贝叶斯的缺点

• 如果您的测试数据集具有训练数据集中不存在的类别的分类变量，则朴素贝叶斯模型将为其分配零概率，并且无法在这方面做出任何预测。 这种现象称为“零频率”，您必须使用平滑技术来解决此问题。
• 该算法作为一个糟糕的估计器也是臭名昭著的。 所以，你不应该太认真地对待“predict_proba”的概率输出。
• 它假设所有特征都是独立的。 虽然理论上听起来不错，但在现实生活中，您几乎找不到一组独立的功能。

朴素贝叶斯算法的应用

正如您必须注意到的那样，该算法为其用户提供了很多优势。 这就是为什么它在各个领域也有很多应用。 以下是朴素贝叶斯算法的一些应用：

• 由于该算法快速高效，您可以使用它进行实时预测。
• 该算法在多类预测中很流行。 使用此算法，您可以轻松找到多个目标类别的概率。
• 电子邮件服务（如 Gmail）使用此算法来确定电子邮件是否为垃圾邮件。 该算法非常适合垃圾邮件过滤。
• 它对特征独立性的假设，以及解决多类问题的有效性，使其非常适合执行情感分析。 情绪分析是指识别目标群体（客户、观众等）的正面或负面情绪。
• 协同过滤和朴素贝叶斯算法共同构建推荐系统。 这些系统使用数据挖掘和机器学习来预测用户是否想要特定资源。

另请阅读：机器学习模型解释

朴素贝叶斯分类器的类型

该算法有多种。 以下是主要的：

伯努利朴素贝叶斯

在这里，预测变量是布尔变量。 因此，您拥有的唯一值是“真”和“假”（您也可以拥有“是”或“否”）。 当数据根据多元伯努利分布时，我们使用它。

多项朴素贝叶斯

人们使用这种算法来解决文档分类问题。 例如，如果您想确定文档属于“法律”类别还是“人力资源”类别，您可以使用此算法对其进行排序。 它使用当前单词的频率作为特征。

高斯朴素贝叶斯

如果预测变量不是离散的而是具有连续值，我们假设它们是来自高斯分布的样本。

结论

我们希望您发现这篇文章很有用。 如果您对朴素贝叶斯算法有任何疑问，请随时在评论部分分享。 我们很乐意听取您的意见。

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