Vidéo: Quel est l'exemple de l'algorithme naïf de Bayes ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Naïf Bayes est un apprentissage automatique probabiliste algorithme qui peut être utilisé dans une grande variété de tâches de classification. Les applications typiques incluent le filtrage du spam, la classification des documents, la prédiction des sentiments, etc. Il est basé sur les travaux du révérend Thomas. Bayes (1702 61) et d'où le nom.
À ce sujet, comment fonctionne l'algorithme naïf de Bayes par exemple ?
En termes simples, un Classificateur naïf de Bayes suppose que la présence d'une caractéristique particulière dans une classe n'est pas liée à la présence de toute autre caractéristique. Pour Exemple , un fruit peut être considéré comme une pomme s'il est rouge, rond et d'environ 3 pouces de diamètre.
Aussi, qu'est-ce que la probabilité a priori dans Bayes naïf ? Naïf Bayes classifieur suppose que l'effet de la valeur d'un prédicteur (x) sur une classe donnée (c) est indépendant des valeurs des autres prédicteurs. P(x|c) est la vraisemblance qui est la probabilité de prédicteur classe donnée. P(x) est le probabilité a priori de prédicteur.
A savoir aussi, quelle est la signification de Bayes naïf ?
UNE Bayes naïf classificateur est un algorithme qui utilise Bayes ' théorème pour classer les objets. Naïf Bayes les classificateurs supposent fort, ou naïve , l'indépendance entre les attributs des points de données. Naïf Bayes est aussi connu comme simple Bayes ou l'indépendance Bayes.
Pourquoi naïf Bayes est-il utilisé ?
Les Naïf Bayes est un algorithme de classification qui convient à la classification binaire et multiclasse. Bayes naïf fonctionne bien dans les cas de variables d'entrée catégorielles par rapport aux variables numériques. Il est utile pour faire des prédictions et des données de prévision basées sur des résultats historiques.
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