Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Gratam diarii Iter Aurorae

Vive usque ad tempus tuum et vive usque ad te ipsum

---

introductio

Naive Bayes algorithmus est methodus classificationis secundum probabilitatem mutantem, qua utitur theorematis Bayes et suppositione pluma conditionalis independentiae ad praedicationem exempli exempli. Licet eius suppositio quod lineamenta inter se independentes saepe in re vera non obtinent, Naive Bayes classificans commoda habet sicut simplex ratio, magna efficacia, et insensibilitas in notitia absentis. opi- nionum analysin et alia permulta.

In profundissima analysis principii algorithmi Naivi Bayes

Bayes theorema

Theorema Bayes est fundamentum simplicium Bayes classificantis, quod relationem inter probabilia conditionalia describit.In quaestionibus classificationis, de notis datis versamur$X$Infra, exemplum cuiusdam categoriae pertinet$Y$Probabilitas, id est, probabilitas posterior$P(Y|X)$ .Bayes' theorema permittit nos priora probabilia transire$P(Y)$,Conditional Probabilitas$P(X|Y)$et quod probabilitas$P(X)$posterius ratio probabilitatis.

Conditionalis Libertatis Hypothesis

In media algorithm Naive Bayes assumptio est lineamenta inter se independentes esse, hoc est, unius plumae eventum nihil ad ceteras lineamenta pertinere. Haec suppositio valde calculum simplicit, quia probabilitatem communem distributionem in productum multiplicium probabilitatis marginalium distributionum corrumpi potest. Attamen haec suppositio saepe in re vera non tenet, sed experimenta demonstrant Naive Bayes classificans adhuc bonum consequi posse eventum classificationis in multis casibus.

Parameter Aestimatio

In Naive Bayes algorithmus necesse est ut prior probabilitas pensetur$P(Y)$et conditionalis probabilitas$P(X|Y)$ . Probabilitas enim priorum, potest plerumque immediate a disciplina data computari. Pro probabilitate conditionali, varii methodi exsequendi Naive Bayes diversos processus modos habent, ut Polynomial Naive Bayes (pro discretis notis accommodatus), Gaussian Naive Bayes (pro continuis notis idonei), etc.

Analysis algorithm commodorum et incommodorum

commodum

1. Princeps efficientiam computational：

   • Core utilitas algorithmus Naive Bayes in suo efficiente computandi effectu iacet. Cum lineamenta ponuntur ab invicem independentia, probabilitas iuncturae distributio dissolvi potest in producto plurium distributionum marginalium probabilitatum, valde faciliorem processum calculi. Hoc permittit Indicus Bayes algorithmum ad celeritatem processus velocitatis conservandam cum magna-scalarum notitias expediendas facit.
   • Praeter algorithmus Naive Bayes simplices operationes mathematicas solum requirit ut multiplicationes, additiones et operationes exponentiales in institutione et praedicatione augmentorum, et hae operationes valde efficaces sunt ad efficiendum in computatoribus.

2. Sentit absentis notitia：

   • In applicationibus practicis, data copia saepe continent valores absentes vel incompletos. Naive Bayes algorithmus bonam vim ostendit in tractandis talibus quaestionibus. Etiamsi nonnullae notae valores desunt, algorithmus adhuc aliis proprietatibus uti potest ad praenuntiationem, quin multiplicem praeprocessionem vel impletionem valorum absentium requirat.
   • Causa est, quia, cum algorithmus Naive Bayes probabilitatem conditionalem calculat, singulae notae independenter considerantur, ideo absentia cuiusdam notae calculum probabilitatis condicionalis aliarum notarum minime afficiet.

3. Exemplar simplex et facile est ad efficiendum：

   • Exemplar algorithmus simplices et facilia ad intellegendum et efficiendum structuram algorithmarum respective est. Non requirit multiplices processus iterativas vel algorithmos optimizationis, solum operationes mathematicae simplices ad plenam institutionem et praedictionem. Hoc dat non-usores peritos ut facile algorithmus Narive Bayes utatur ad problemata realia mundi solvenda.
   • Praeterea, propter simplicitatem exemplaris, algorithmus SIMPLEX Bayes facilius est explicare et visualisare, adiuvantes utentes intellegunt processum decernendi et eventum exemplaris.

4. Proventus classificationes plerumque meliores sunt：

   • Quamvis algorithmus Naive Bayes forti suppositione fundatur (pluma conditionalis independentiae), potest tamen consequi bonum classificationem consequitur in multis applicationibus practicis. Hoc potest esse, quia in practicis quaestionibus, relatio inter lineamenta non semper fortis est, vel etiam si relatio est, Naive Bayes algorithmus hoc per alias vias compensare potest (ut pluma lectio, commensuratio parametri, etc.) Vitium. .
     

defectus

1. Assumptio proprietatis conditionalis libertatem non tenet：

   • Maximum incommodum algorithmus Naive Bayes est quod supponit notas esse inter se independentes, quod saepe in re vera non est. Saepe implicatae sunt interactiones et correlationes inter lineamenta quae in algorithmo Naive Bayes neglectae sunt. Hoc algorithm facere potest ut minus accurate comprehendat veram distributionem notitiarum in aliquibus casibus, ita effectum classificationis afficientem.
   • Ad hanc quaestionem sublevandam, inquisitores plures methodos emendandi proposuerunt, sicut algorithmus Semi-Naive Bayes, qui restrictionem plumae conditionis independentiae quadamtenus remittunt, sed complexitas computationale etiam augebit.

2. Sensitivo ad repraesentationem initus data：

   • Faciendum algorithmus SIMPLEX Bayes late pendet a repraesentatione initus datae. Exempli gratia, in textu classificationis problemata, gradus prae- cedentes ut qualitas verborum segmentatio, amotio verborum clausurarum, et exemplorum constructio sacci-verbi momenti momentum in eventibus classificationis habebit. Si forma expressionis initus notitiae satis accurate vel rationabilis non est, classificatio effectus algorithmus Naive Bayes multum affici potest.
   • Itaque, antequam algorithmus Naive Bayes utatur, accurata notitia praeprocessionis ac pluma lectionis requiruntur ut initus notitia accurate consideret naturam problematis et relationem inter lineamenta.

3. Sensus parametri aestimationes：

   • Indicus Bayes algorithmus aestimationem parametri requirit ut probabilitas prior et probabilitas conditionalis. Existimatio horum parametri eventus magni momenti in algorithm classificationis effectum habent. Si aestimationes parametri sunt impropriae vel inaequales, classificatio algorithmorum observantia affici potest.
   • Ut accurationem parametri aestimationis emendare, probabilia exempla plura (ut Gaussian Naive Bayes, Polynomial Naive Bayes, etc.) distributio notitiarum aptare possunt, sed hoc etiam multiplicitatem computationalem et exemplar multiplicitatem augebit.

4. Classis difficultas iniquitate：

   • Algorithmus Naive Bayes pati potest tractantes cum notitia occiduum classium inaequalis. Classis inaequalitas significat numerum exemplorum in certo categorio in notitia praeposita multo maiorem esse quam numerus exemplorum in aliis categoriis. In hoc casu, algorithmus Naive Bayes exempla praedicere potest in permultis categoriis, unde in proventuum pauperum classificationis.
   • Ad sublevandum problema inaequalitatis genus, artificiosam resampling (ut oversampling, undersampling, etc.) adhiberi potest ad accommodandam distributionem classium notitiarum statutorum, vel indicibus aestimatio quae genus inaequalitatis tractari possunt (ut F1 ustulo, ROC curvae. etc.) aestimare potest Algorithmus effectus.
     

Exempla additis et code implementation

Exemplum III: Spam eliquare

scaena descriptionem: Sinus simplicis utere algorithmus ad indicandas emails ut an sint spam.

Data preprocessing：

• Convertere textum email in exemplum sacculum Verborum, ordinem et structuram grammaticalem verborum ignorans.
• Computare momentum verbi technicae artis utendi ut TF-IDF.

Code(omissis nonnullis rebus, ut notitia onerationis et praeprocessionis);

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 假设 emails 和 labels 分别是邮件文本和对应的标签（0为正常邮件，1为垃圾邮件）
# 这里省略了数据加载和预处理的步骤

# 特征提取（TF-IDF）
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(emails)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.25, random_state=42)

# 创建朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)

print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}')
print(report)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28

finitione

Naive Bayes algorithmus in campis late usus est ut classificationem et spamma textuum eliquare propter suam simplicitatem et efficientiam. Etsi eius proprietas independentiae assumptio saepe in re non tenet, simplicior huius assumptionis processus calculi algorithm valde efficiens facit. Per rationabilem datam praeprocessionem ac plumam delectu, algorithmus Naive Bayes bonos eventus in multis applicationibus practicis consequi potest.