樸素貝葉斯分類器：優點和缺點，應用程序和類型解釋

當你需要一個快速解決問題的算法時，你會去哪裡？ 你去樸素貝葉斯分類器。 這是一種快速簡單的算法，可以解決各種分類問題。 在這篇文章中，我們將了解這個算法是什麼，它是如何工作的，以及它的品質是什麼。 讓我們開始吧。

什麼是樸素貝葉斯分類器？

樸素貝葉斯分類器根據貝葉斯定理將數據分成不同的類別，同時假設所有預測變量相互獨立。 它假定類中的特定特徵與其他特徵的存在無關。

例如，如果水果是綠色的、圓形的並且直徑為 10 英寸，您可以將其視為西瓜。 這些特徵的存在可能相互依賴，但它們中的每一個都獨立地影響了所考慮的水果是西瓜的概率。 這就是為什麼這個分類器的名稱中有“樸素”一詞。

該算法非常流行，因為它甚至可以勝過非常先進的分類技術。 此外，它非常簡單，您可以快速構建它。

這是貝葉斯定理，它是該算法的基礎：

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

在這個等式中，“c”代表類，“x”代表屬性。 P(c/x) 代表根據預測器分類的後驗概率。 P(x) 是預測器的先驗概率，P(c) 是類的先驗概率。 P(x/c) 根據類別顯示預測變量的概率。

閱讀：樸素貝葉斯解釋

樸素貝葉斯的優點

• 該算法運行速度非常快，可以輕鬆預測測試數據集的類別。
• 您可以使用它來解決多類預測問題，因為它對它們非常有用。
• 如果特徵獨立的假設成立，樸素貝葉斯分類器的性能優於其他訓練數據較少的模型。
• 如果您有分類輸入變量，與數值變量相比，樸素貝葉斯算法的性能非常好。

樸素貝葉斯的缺點

• 如果您的測試數據集具有訓練數據集中不存在的類別的分類變量，則樸素貝葉斯模型將為其分配零概率，並且無法在這方面做出任何預測。 這種現象稱為“零頻率”，您必須使用平滑技術來解決此問題。
• 該算法作為一個糟糕的估計器也是臭名昭著的。 所以，你不應該太認真地對待“predict_proba”的概率輸出。
• 它假設所有特徵都是獨立的。 雖然理論上聽起來不錯，但在現實生活中，您幾乎找不到一組獨立的功能。

樸素貝葉斯算法的應用

正如您必須注意到的那樣，該算法為其用戶提供了很多優勢。 這就是為什麼它在各個領域也有很多應用。 以下是樸素貝葉斯算法的一些應用：

• 由於該算法快速高效，您可以使用它進行實時預測。
• 該算法在多類預測中很流行。 使用此算法，您可以輕鬆找到多個目標類別的概率。
• 電子郵件服務（如 Gmail）使用此算法來確定電子郵件是否為垃圾郵件。 該算法非常適合垃圾郵件過濾。
• 它對特徵獨立性的假設，以及解決多類問題的有效性，使其非常適合執行情感分析。 情緒分析是指識別目標群體（客戶、觀眾等）的正面或負面情緒。
• 協同過濾和朴素貝葉斯算法共同構建推薦系統。 這些系統使用數據挖掘和機器學習來預測用戶是否想要特定資源。

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樸素貝葉斯分類器的類型

該算法有多種。 以下是主要的：

伯努利樸素貝葉斯

在這裡，預測變量是布爾變量。 因此，您擁有的唯一值是“真”和“假”（您也可以擁有“是”或“否”）。 當數據根據多元伯努利分佈時，我們使用它。

多項樸素貝葉斯

人們使用這種算法來解決文檔分類問題。 例如，如果您想確定文檔屬於“法律”類別還是“人力資源”類別，您可以使用此算法對其進行排序。 它使用當前單詞的頻率作為特徵。

高斯樸素貝葉斯

如果預測變量不是離散的而是具有連續值，我們假設它們是來自高斯分佈的樣本。

結論

我們希望您發現這篇文章很有用。 如果您對樸素貝葉斯算法有任何疑問，請隨時在評論部分分享。 我們很樂意聽取您的意見。

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