რა არის ბეიზის გულუბრყვილო ალგორითმის მაგალითი?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

გულუბრყვილო ბეისი არის ალბათური მანქანური სწავლება ალგორითმი რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას კლასიფიკაციის ამოცანების ფართო სპექტრში. ტიპიური აპლიკაციები მოიცავს სპამის ფილტრაციას, დოკუმენტების კლასიფიკაციას, განწყობის პროგნოზირებას და ა.შ. იგი ეფუძნება მეუფე თომას ნაშრომებს. ბეისი (1702 61) და აქედან სახელწოდება.

ამასთან დაკავშირებით, როგორ მუშაობს ბეიზის გულუბრყვილო ალგორითმი მაგალითად?

მარტივი სიტყვებით, ა Naive Bayes კლასიფიკატორი ვარაუდობს, რომ კლასში კონკრეტული მახასიათებლის არსებობა არ არის დაკავშირებული რაიმე სხვა მახასიათებლის არსებობასთან. ამისთვის მაგალითი ნაყოფი შეიძლება ჩაითვალოს ვაშლად, თუ ის არის წითელი, მრგვალი და დიამეტრის დაახლოებით 3 ინჩი.

ასევე, რა არის წინასწარი ალბათობა გულუბრყვილო ბეისში? გულუბრყვილო ბეისი კლასიფიკატორი ვივარაუდოთ, რომ პრედიქტორის (x) მნიშვნელობის ეფექტი მოცემულ (c) კლასზე დამოუკიდებელია სხვა პროგნოზირების მნიშვნელობებისგან. P(x|c) არის ალბათობა, რომელიც არის ალბათობა პროგნოზირების მოცემული კლასის. P(x) არის წინასწარი ალბათობა წინასწარმეტყველის.

ასევე უნდა იცოდე, რას ნიშნავს გულუბრყვილო ბეისი?

ა გულუბრყვილო ბეისი კლასიფიკატორი არის ალგორითმი, რომელიც იყენებს ბეისი თეორემა ობიექტების კლასიფიკაციისთვის. გულუბრყვილო ბეისი კლასიფიკატორები ვარაუდობენ ძლიერი, ან გულუბრყვილო , დამოუკიდებლობა მონაცემთა წერტილების ატრიბუტებს შორის. გულუბრყვილო ბეისი ასევე ცნობილია როგორც მარტივი ბეისი ან დამოუკიდებლობა ბეისი.

რატომ გამოიყენება გულუბრყვილო ბეისი?

The გულუბრყვილო ბეისი არის კლასიფიკაციის ალგორითმი, რომელიც შესაფერისია ორობითი და მრავალკლასიანი კლასიფიკაციისთვის. გულუბრყვილო ბეისი კარგად მუშაობს კატეგორიული შეყვანის ცვლადების შემთხვევაში ციფრულ ცვლადებთან შედარებით. ის სასარგებლოა პროგნოზების გასაკეთებლად და ისტორიულ შედეგებზე დაფუძნებული მონაცემების პროგნოზირებისთვის.