Presná definícia
Čo znamená naivný Bayesov klasifikátor?
Naivný Bayesov klasifikátor používa Bayesovo pravidlo a predpokladá podmienenú nezávislosť príznakov po zadaní triedy. Triedu volí podľa súčinu alebo súčtu log-pravdepodobností príznakov a prioru. Varianty sa líšia modelom príznakov, napríklad Gaussovým, multinomickým či Bernoulliho. Predpoklad býva nepresný, no rozhodovacie poradie môže byť napriek tomu účinné.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
Pri triedení textu multinomický variant pracuje s počtami alebo váhami slov. Odhady sa vyhladzujú, aby nevidené slovo nevynulovalo pravdepodobnosť celej triedy, a výpočty prebiehajú v logaritmoch. Priory sa nastavia podľa reálneho výskytu alebo explicitnej politiky. Výhodou je rýchly tréning aj pri veľmi riedkych dátach; slabinou sú silno závislé príznaky, ktoré môžu dôkaz započítať viackrát. Výstupné pravdepodobnosti sa pred rozhodovaním overujú kalibračnou krivkou.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Čo je na modeli naivné?
Predpoklad podmienenej nezávislosti príznakov v rámci každej triedy.
Kedy použiť multinomický variant?
Pri nezáporných počtoch alebo frekvenciách, typicky pri texte.
Načo slúži Laplaceovo vyhladenie?
Pridá malú pseudopočetnosť, aby nevidená hodnota nedala nulovú pravdepodobnosť.
Prečo sa sčítavajú log-pravdepodobnosti?
Súčin mnohých malých čísel by numericky podtiekol.
Sú jeho pravdepodobnosti spoľahlivé?
Často nie, pretože závislé príznaky vedú k príliš sebavedomým odhadom.