Naiivne Bayes

Naive Bayes (tuntud ka kui "Bayesi klassifikatsioon") on juhendatud õppes kasutatav algoritm, mida kasutatakse tavaliselt masinõppes ja eriti andmete klassifitseerimisel. Naive Bayesi algoritmi põhieeldus on, et atribuudid on sõltumatud ega mõjuta üksteist.

Naive Bayesi algoritmi eesmärk on ennustada mingi sündmuse tulemust, võttes arvesse andmeid, mida on juba nähtud. Algoritm otsib andmetest mustreid, et ennustada tulevasi sündmusi. Seda tüüpi algoritm on abiks veel märgistamata andmete klassifitseerimisel, mis ei vaja koolitust.

Naiivseid Bayesi algoritme kasutatakse tavaliselt selliste klassifitseerimistoimingute jaoks, nagu rämpsposti tuvastamine, sentimentide analüüs ja teksti klassifitseerimine. Algoritm jagab andmed kategooriatesse, nagu rämpspost või mitte rämpspost, positiivne või negatiivne, ja sellisteks kategooriateks.

Naive Bayesi algoritm põhineb Bayesi teoreemil, mis määrab sündmuse toimumise tõenäosuse teatud tõendite alusel. Naive Bayesi algoritm arvutab iga kategooria tõenäosuse, kasutades sisendandmetest saadud tõendeid. Suurima tõenäosusega kategooria on kõige tõenäolisema tulemusega kategooria.

Naive Bayesi algoritmi koodis rakendamiseks peab uurija mõistma Bayesi tõenäosuste põhimõtteid ja tundma põhilist Pythoni programmeerimist.

Üldiselt on Naive Bayesi algoritm lihtne ja tõhus masinõppe algoritm, mida tavaliselt kasutatakse andmete klassifitseerimise ja ennustamise ülesannetes. Algoritmi on lihtne kasutada ja arusaadav, mistõttu on see paljude ülesannete jaoks võimas tööriist.