Крок 1: обчисліть апріорну ймовірність для заданих міток класу. Крок 2: Знайдіть ймовірність правдоподібності з кожним атрибутом для кожного класу. Крок 3: помістіть ці значення у формулу Байєса та обчисліть апостеріорну ймовірність. Крок 4: Перегляньте, який клас має вищу ймовірність, враховуючи, що вхідні дані належать до класу вищої ймовірності.
Ви можете зрозуміти роботу простого класифікатора Байєса, виконавши наведені нижче дії.
- Крок 1. Імпорт базових бібліотек. …
- Крок 2. Імпорт набору даних. …
- Крок 3 – Попередня обробка даних. …
- Крок 4 – Навчання моделі. …
- Крок 5 – Тестування та оцінка моделі. …
- Крок 6 – Візуалізація моделі. …
- Ідея коду: Towardsdatascience.com.
Наивний Байєс – це метод класифікації, який базується на теоремі Байєса з припущенням, що всі ознаки, які передбачають цільове значення, не залежать одна від одної. Це обчислює ймовірність кожного класу, а потім вибирає той із найвищою ймовірністю.
Навчальний посібник із Naive Bayes (у 5 простих кроків)
- Крок 1: Розділіть за класами.
- Крок 2: узагальніть набір даних.
- Крок 3: Узагальніть дані за класами.
- Крок 4: Гаусова функція щільності ймовірності.
- Крок 5: Імовірності класу.
Naive Bayes є частиною сімейства алгоритмів генеративного навчання, тобто він прагне змоделювати розподіл ресурсів даного класу або категорії. На відміну від дискримінаційних класифікаторів, таких як логістична регресія, він не вивчає, які ознаки є найважливішими для диференціації між класами.
Крок 1: обчисліть апріорну ймовірність для заданих міток класу. Крок 2: Знайдіть ймовірність правдоподібності з кожним атрибутом для кожного класу. Крок 3: помістіть ці значення у формулу Байєса та обчисліть апостеріорну ймовірність. Крок 4: Перегляньте, який клас має вищу ймовірність, враховуючи, що вхідні дані належать до класу вищої ймовірності.