İçindekiler:
Tanımı - Naive Bayes ne anlama geliyor?
Saf bir Bayes sınıflandırıcısı, nesneleri sınıflandırmak için Bayes'in teoremini kullanan bir algoritmadır. Naif Bayes sınıflandırıcıları, veri noktalarının nitelikleri arasında güçlü veya naif bir bağımsızlık olduğunu varsayar. Saf Bayes sınıflandırıcılarının popüler kullanım alanları arasında spam filtreleri, metin analizi ve tıbbi teşhis sayılabilir. Bu sınıflandırıcılar, makine öğrenimi için yaygın olarak kullanılmaktadır, çünkü uygulanması kolaydır.
Naif Bayes, basit Bayes veya bağımsızlık Bayes olarak da bilinir.
Techopedia, Naive Bayes'i açıklıyor
Saf bir Bayes sınıflandırıcısı verileri sınıflandırmak için olasılık teorisini kullanır. Naif Bayes sınıflandırıcı algoritmaları Bayes teoremini kullanır. Bayes teoreminin temel anlayışı, bir olayın olasılığının yeni veriler tanıtıldıkça ayarlanabileceğidir.
Saf bir Bayes sınıflandırıcısını saf yapan şey, göz önünde bulundurulan bir veri noktasının tüm niteliklerinin birbirinden bağımsız olduğu varsayımıdır. Meyveleri elma ve portakallara ayıran bir sınıflandırıcı, elmaların kırmızı, yuvarlak ve belirli bir boyutta olduğunu bilir, ancak tüm bunları bir anda varsaymaz. Sonuçta portakallar da yuvarlak.
Saf bir Bayes sınıflandırıcısı tek bir algoritma değil, istatistiksel bağımsızlıktan faydalanan bir makine öğrenme algoritmaları ailesidir. Bu algoritmaların yazılması ve daha karmaşık Bayes algoritmalarından daha verimli çalıştırılması nispeten kolaydır.
En popüler uygulama spam filtreleridir. Spam filtresi, belirli anahtar kelimeler için e-posta iletilerine bakar ve eşleşirse spam klasörüne koyar.
İsme rağmen, ne kadar çok veri alırsa, gelen bir kutudaki e-posta iletilerini spam için işaretleyen bir kullanıcı gibi saf bir Bayes sınıflandırıcısı o kadar doğru olur.
